Avez-vous besoin d'apprendre Python pour apprendre le machine learning ?

Python est un langage de programmation très puissant avec de nombreuses applications dans divers domaines. Python est aujourd’hui considéré comme le langage de programmation le plus populaire parmi les développeurs et la raison de sa popularité croissante réside dans l’efficacité et la simplicité qu’il offre. À l’ère numérique d’aujourd’hui, les données sont essentielles, et la gestion de ces données constitue le plus grand défi auquel sont confrontés les géants mondiaux de la technologie.

La complexité des données est inévitable lorsque les machines sont créées pour penser et apprendre sur la base de l'expérience passée. Il est donc judicieux d’utiliser un langage de programmation qui réduit la complexité de votre code.

Python est notre meilleur atout lorsque nous traitons des données complexes. Dans cet article, nous aborderons l'importance de python dans le domaine de l'apprentissage automatique et les différentes alternatives disponibles dans le système. Avant d’aborder le sujet, faisons un rapide aperçu de cet article. Cet article est divisé en deux parties -

Découvrez l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'art de produire des machines de nouvelle génération avec la capacité d'apprendre à l'aide de modèles. Les développeurs créent des modèles à l'aide d'équations et d'outils mathématiques, puis les entraînent.

Le processus de formation implique l'ingénierie des fonctionnalités. L'ingénierie des fonctionnalités est la technique consistant à fournir différents types de données d'entrée et de sortie à un modèle et à renvoyer un algorithme ou un programme basé sur ces données. L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle se concentre sur la création de machines dotées de capacités de réflexion similaires à celles des humains.

L'ensemble du mécanisme fonctionne sur la base d'une analyse prédictive. Disons que nous avons un problème difficile que nous voulons résoudre à l'aide de l'apprentissage automatique. Nous fournirons à la machine toutes les entrées et sorties possibles pour ce puzzle particulier, puis demanderons à la machine de faire une prédiction. Au début, la machine ciblera un plus large éventail de résultats, mais à mesure que davantage de données seront rendues et téléchargées, la précision s'améliorera.

Le rôle de Python

Python ouvre la porte à une programmation minutieuse. Lorsque nous avons affaire à un outil complexe, nous avons besoin d’un langage capable de prendre en charge l’environnement et de réduire le nombre de lignes de code et la complexité. Python est le meilleur langage pour effectuer de telles tâches car son code est court et sur une seule ligne. Cela augmente également la lisibilité du programme.

Python est utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour créer des modèles et des algorithmes. Il fournit un grand nombre de bibliothèques intégrées basées sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique. Par exemple : - "spaCy", "scipy", "pyDatalog", "NumPy".

En raison de sa similitude simple et frappante avec l'anglais, il est privilégié par les professionnels ainsi que par les débutants qui aspirent à devenir développeurs. C’est pourquoi il dispose d’une énorme base communautaire.

Python prend en charge un environnement intégré, permettant la combinaison de deux langages de programmation, tels que Java et python, python et C++, etc. Nous pouvons créer une liste de données d'entrée, puis transmettre une liste de réponses appropriées. De même, nous pouvons créer un dictionnaire de données associées et utiliser les clés et les valeurs pour déclencher des réponses.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!