В этой статье мы собираемся узнать о лучших 5 библиотеках машинного обучения в Python, которые широко используются экспертами ML.
Добро пожаловать на 5 лучших библиотек обучения машин в Python. Это вводный курс по процессу моделей машинного обучения на строительстве, а затем использует библиотеки в компьютерном программировании, называемый Python.
Какая главная карьера в мире? Доктор? Юрист? Учитель? Неа. Никто из них.
Верхняя карьера в мире является ученым данных. Большой. Что такое ученый данных?
Область исследования, которая включает в себя извлечение знаний из данных, называется наукой данных, и люди, практикующие в этой области, называются учеными данных.
Бизнес генерирует огромное количество данных. Данные имеют огромное значение, но там так много, где вы начинаете искать значение, которое является действенным? Вот где приходит ученый данных. Работа ученого данных заключается в создании прогнозных моделей, которые могут найти скрытые шаблоны в данных, которые дадут бизнес конкурентное преимущество в их пространстве.
Инженер-инженер для машин – это человек, который создает прогнозные модели, забивает их, а затем вкладывает их в производство, чтобы другие в компании могли потреблять или использовать свою модель. Они обычно квалифицированные программисты, которые имеют солидный фон в добыче данных или других профессиях, связанных с данными, и они изучили прогнозное моделирование.
В ходе мы посмотрим на какие машиноводные инженеры делают. Мы собираемся узнать о процессе построения контролируемых прогнозных моделей и построить несколько использующих наиболее широко используемый язык программирования для машинного обучения. Python. Существуют буквально сотни библиотек, которые мы можем импортировать в Python, который связан на машине.
Библиотека – это просто группа кода, которая живет за пределами ядра. Мы «импортируем его» в наше рабочее пространство, когда нам нужно использовать его функциональность. Мы можем смешивать и сопоставить эти библиотеки, такие как блоки Lego.
Что вы узнаете
Вы получите полностью аннотированный ноутбук Jupyter, используемый в курсе. Вы сможете определить и привести примеры высших библиотек в Python, используемые для создания реальных прогнозных моделей. Вы сможете создавать модели с самым мощным языком для машинного обучения. Вы поймете процесс контролируемого прогнозирования и изучаете ядро, находящиеся на высоком уровне.
Оригинал: “https://dev.to/learntocodez/top-5-machine-learning-libraries-in-python-4d9h”