인공 지능을 위해 Python을 사용하는 방법: 1. 기본 Python 프로그래밍 언어 지식을 습득합니다. 2. 기본 수학, 통계 및 기계 학습 지식을 이해합니다. 3. Python 과학 컴퓨팅 라이브러리 및 제품군을 사용합니다. Python 기계 학습 애플리케이션.
【관련 학습 권장 사항: python 튜토리얼】
인공 지능을 위한 Python 방법:
Python을 선택하는 이유는 무엇입니까?
데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 가장 중요한 두 가지 프로그래밍 언어는 Python과 R입니다. Python은 간단하고 배우기 쉬우며 광범위한 응용 프로그램(데이터 분석에 국한되지 않음)을 가지고 있으며 학습 곡선이 완만하며, 처음 시작하는 프로그래밍 언어로 적합합니다. pandas, SciPy/NumPy, sckikit-learn, matplotlib 및 statsmodels를 통해 데이터 분석을 수행할 수 있으며, 이는 네트워크와의 통합이 필요한 엔지니어링 작업 및 프로젝트에 적합합니다. 응용 프로그램. R의 경우 통계학자들이 개발한 프로그래밍 언어이기 때문에 통계분석과 차트 작성에 능숙하며, 학술 연구 분야에서도 많이 사용되는 언어입니다. 일반적으로 Python과 R은 상호 배타적이지 않고 상호 보완적입니다. 많은 데이터 엔지니어와 과학자는 종종 Python과 R 사이를 전환합니다. 그들은 알고리즘과 데이터베이스, 네트워크를 작성할 때 소량의 모델 검증, 통계 분석 및 차트 그리기에 R을 사용합니다. 서비스 상호 작용 및 Python으로 이동할 때의 기타 상황. 학습 비용을 줄이기 위해서입니다.
또한 Python 자체는 데이터 과학 외에도 웹 개발, 웹 사이트 구축, 게임 개발, 웹 크롤러 및 기타 분야에서 시스템 제품과 서비스를 통합해야 할 때 널리 사용될 수 있습니다. 원스톱 솔루션 개발 언어 역할을 할 수 있으며, 더 중요한 것은 Python을 C/C++와 같이 더 나은 성능을 가진 언어와 쉽게 통합할 수 있는 접착 언어로도 사용할 수 있다는 것입니다. 간단히 말해서 Python은 간단하고 배우기 쉽지만 강력하고 투자할 가치가 있는 프로그래밍 언어이므로 여기서는 Python을 사용하여 소개하겠습니다.
Python과 R을 비교하고 싶다면 다음 두 가지 기사를 참조하세요. 데이터 과학 세계에서 R과 Python의 정점 대결, 데이터 분석에 더 좋은 것은 R인가 Python인가?
머신러닝을 시작하는 방법은 무엇인가요?
사실 데이터 과학은 학제간 학문입니다. Python을 기계 학습에 사용하는 방법을 배우는 과정에서 일반적으로 다음 지식을 숙지해야 합니다.
기계 학습 알고리즘
Python 프로그래밍 언어 및 데이터 분석 함수 라이브러리
선형대수학/통계 및 기타 관련 학문
전문 분야의 도메인 지식(Domain Knowledge)
위의 세 가지 주요 지식 분야를 마스터하기 위해(우선 머신러닝의 핵심 기술에 집중하고 숙달은 일시적으로 무시합니다)
1. 기본 Python 프로그래밍 언어 지식을 마스터하세요
온라인 학습 리소스:
o Codecademy
o DataCamp(R도 배울 수 있습니다)
o Y분 만에 X 배우기(X = Python)
o Python을 열심히 배우기
2. 기본 수학/통계 및 기계 학습 기초 배우기
o Khan Academy 선형 대수학
o Deive 통계 소개
o 추론 통계 입문
o Andrew Ng 기계 학습 과정
o Andrew Ng 기계 학습 노트
o CarnegieMellon University 기계 학습
o 기계 학습 기초(기계 학습 초석)
3. 컴퓨팅 라이브러리 및 제품군
플랫폼 전반에 걸쳐 여러 버전의 Python을 지원하는 Anaconda를 설치하는 것이 좋습니다. 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 패키지는 기본적으로 스파이더 편집기 및 Jupyter Notebook(IPython Notebook)과 함께 제공됩니다. 사용자가 Julia, Python 또는 R 프로그램의 개발 및 유지 관리를 위해 브라우저를 사용할 수 있는 웹 버전 인터페이스입니다.
o numpy: 과학적 분석, ScipyLecture Notes 교육 파일
o pandas: 데이터 분석
o matplotlib: 그래프 기술
o scikit-learn: 기계 학습 도구
4 scikit-learn을 사용하여 Python 기계 학습을 학습하세요. 응용
o 기계 학습: Python 기계 학습: Python 사용
5. Python을 사용하여 기계 학습 알고리즘 구현
o Perceptron
o 의사결정 트리
o 선형 회귀
o k-평균 클러스터링
6. 고급 기계 학습 알고리즘 구현
o SVM
o KNN
o RandomForests
o 차원 감소
o 모델 검증
7.
o NTU Applied DeepLearning
o Stanford DeepLearning
o 딥러닝(Deep Learning) 자습자료 추천
o 딥러닝 딥러닝: 중국어 학습자료 모음
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위 내용은 Python이 인공지능에 사용되는 방식의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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