Cómo se utiliza Python para la inteligencia artificial
Cómo se utiliza Python para la inteligencia artificial: 1. Dominar los conocimientos básicos del lenguaje de programación Python; 2. Comprender los conocimientos básicos de matemáticas, estadística y aprendizaje automático 3. Utilizar las bibliotecas y conjuntos de funciones de computación científica de Python; Utilice scikit-learn para aprender aplicaciones de aprendizaje automático de Python.
Recomendaciones de aprendizaje relacionadas: tutorial de Python
Cómo se usa Python para la inteligencia artificial:
¿Por qué elegir Python?
Los dos lenguajes de programación más importantes en el campo de la ciencia de datos y el aprendizaje automático son Python y R. Python es simple y fácil de aprender, tiene una amplia gama de aplicaciones (no limitadas a datos análisis) y tiene una curva de aprendizaje suave, lo que lo hace adecuado como primera entrada. El lenguaje de programación puede realizar análisis de datos a través de pandas, SciPy/NumPy, sckikit-learn, matplotlib y statsmodels, y es adecuado para tareas y proyectos de ingeniería que requieren integración. con aplicaciones de red. En cuanto a R, dado que es un lenguaje de programación desarrollado por estadísticos, es bueno para el análisis estadístico y el dibujo de gráficos, y se recomienda que tenga cierto grado de dominio. En términos generales, Python y R no son mutuamente excluyentes, sino complementarios. Muchos ingenieros y científicos de datos a menudo cambian entre Python y R. Usan R para una pequeña cantidad de verificación de modelos, análisis estadístico y dibujo de gráficos. interacción de servicios y otras situaciones al pasar a Python. Para reducir los costos de aprendizaje.
Además, Python en sí es un lenguaje universal. Además de la ciencia de datos, también se puede utilizar ampliamente en el desarrollo de redes, la construcción de sitios web, el desarrollo de juegos, los rastreadores web y otros campos. productos y servicios del sistema, puede Como lenguaje de desarrollo integral, Python también se puede utilizar como lenguaje adhesivo para integrarse fácilmente con lenguajes con mejor rendimiento, como C/C++. En resumen, Python es un lenguaje de programación simple y fácil de aprender, pero poderoso y en el que vale la pena invertir, por lo que usaremos Python como introducción aquí.
Si desea comparar Python y R, aquí hay dos artículos que puede consultar: The Peak Showdown entre R y Python y ¿Cuál es mejor para el análisis de datos: R o Python en la comunidad de ciencia de datos?
¿Cómo empezar con el aprendizaje automático?
De hecho, la ciencia de datos es una materia interdisciplinaria. En el proceso de aprender a utilizar Python para el aprendizaje automático, normalmente se deben dominar los siguientes conocimientos:
Algoritmo de aprendizaje automático
. p>Biblioteca de funciones de análisis de datos y lenguaje de programación Python
Álgebra lineal/estadística y otras materias relacionadas
Conocimientos de dominio en campos profesionales (Conocimiento de dominio)
Para dominar los tres campos principales de conocimiento anteriores (primero nos centraremos en las técnicas centrales del aprendizaje automático e ignoraremos temporalmente el dominio del conocimiento de campo en la ciencia de datos), específicamente podemos referirnos a los siguientes pasos:
1. Dominar los conocimientos básicos del lenguaje de programación Python
Recursos de aprendizaje online:
o Codecademy
o DataCamp (también puedes aprender R)
o Aprenda X en Y minutos (X = Python)
o Aprenda Python de la manera difícil
2. Comprender las matemáticas/estadísticas básicas y los conceptos básicos del aprendizaje automático
o Sí Álgebra lineal de Khan Academy
o Introducción a la estadística deive
o Introducción a la estadística inferencial
o Curso de aprendizaje automático de Andrew Ng
o Notas de estudio de la máquina de Andrew Ng
o Aprendizaje automático de la Universidad CarnegieMellon
o Fundamentos del aprendizaje automático (Fundamentos del aprendizaje automático)
Sepa cómo utilizar las bibliotecas de computación científica de Python. y paquetes
Se recomienda instalar Anaconda, que admite múltiples versiones de Python en todas las plataformas. Las suites de computación científica y de análisis están instaladas de forma predeterminada. Viene con el editor Spyder y Jupyter Notebook (IPython Notebook It). Puede proporcionar una interfaz de versión web para que los usuarios puedan desarrollar y mantener programas Julia, Python o R a través del navegador.
o numpy: análisis científico, archivos didácticos de ScipyLecture Notes
o pandas: análisis de datos
o matplotlib: capaz de dibujar gráficos
o scikit-learn: herramientas de aprendizaje automático
4. Utilice scikit-learn para aprender aplicaciones de aprendizaje automático de Python
o MachineLearning: aprendizaje automático de Python: usando Python
5. Utilice Python para implementar algoritmos de aprendizaje automático
o Perceptrón
o Árbol de decisión
o Regresión lineal
o k-means Clustering
6. Implementar algoritmos avanzados de aprendizaje automático
o SVM
o KNN
o RandomForests
o Reducir dimensionalidad
o Verificar modelo
7. Comprender la implementación y aplicación del aprendizaje profundo (DeepLearning) en Python
o NTU Applied DeepLearning
o Stanford DeepLearning
o Materiales recomendados para el autoestudio sobre aprendizaje profundo
o Aprendizaje profundo: colección de recursos de aprendizaje de chino
Quieres saber más Para obtener más información relacionada aprendiendo, ¡preste atención a la columna de capacitación de PHP!