机器学习课程

机器学习在线课程是适合那些想要建立人工智能行业的职业生涯。我们推荐这门课的学生/ BTech / MCS / MCA,软件专家,IT专业人员,数据专业人员和工程师。

你的薪水将完全取决于你的技能。机器学习工作新生₹699807 - 891326之间可能会有所不同。有良好的数据分析知识,算法和几年的经验,你可能期望₹每月1759777的工资或₹9,00000每年。

机器学习是人工智能的一个子集或应用程序。它提供了系统自动从经验中学习和提高的能力,没有显式地编程。

机器学习还可以提出让计算机学习和行为的科学,类似于人类。它工作在7个阶段,即收集的数据,准备数据,选择一个模型,训练数据,评估,优化Hyperparameters和预测。一个典型的机器学习过程包括三个阶段,即训练、测试和验证的数据。

主要在大范围内使用机器学习算法是线性回归,逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯、资讯(K -最近的邻居),K - means,梯度增加,降维算法,随机森林和SVM(支持向量机)。

学习机器学习的过程开始于Python的基础知识。在这之后你应该学习机器学习的基本知识和推理和描述性统计。数据探索、清洗和准备学习下是另一个重要的步骤。
一个有效的方法是让注册到一个好的机器学习课程。这将包括从模块,学习实用会话,和评估。你需要学习更多的为了继续学习先进的机器。这将包括深度学习,整体建模和大数据。

本锤,Kaggle首席技术官,在最近的一次quora会话AI强调研究机器学习的最好方法。下面是总结他的建议
1。选择一个你感兴趣的问题
2。做一个快速,脏,出租汽车司机端到端解决你的问题。
3所示。发展和提高你的初始解
4所示。写并分享您的解决方案
5。重复1 - 4 #在不同类型的问题。
6。认真参加Kaggle竞争(如果你不是已经这么做了)
7所示。各项目应用机器学习专业。
8。对机器学习帮助教导别人。

上述8步骤后一定能帮助你学习机器学习轻松

最好的方法之一是学习机器学习是通过构建以及理解小项目端到端通过自己。一些简单的步骤与Python创建一个成功的机器学习项目使用
·确保你实现以及描述这个问题
·检查以及制定数据
·检查&制定后,应用算法
·这对你是非常重要的,减少错误
·现在是时候为你查看结果
如果你能做到所有这些事情,那么它很容易为你执行一个机器学习项目成功。

深入学习不同于机器学习在很多方面。细微的差别之一是数据表示。机器学习算法依赖于结构化数据,深度学习取决于网络的数据。
这两个流程之间的主要区别是,机器学习是人工智能的一个组成部分而深度学习是机器学习的一部分。机器学习算法能够改变本身没有任何人类的干预。相比,可以有不同的算法的深度学习和每一个级别都有不同的解释数据。

Python是一种最重要的编程语言,可以帮助你很容易使用机器学习算法。Python是非常重要的,因为它大量的库。由于库numpy和熊猫一样,数据操作可以很容易地完成,有助于将数据机器学习模型可以容易地开发。Python还以提供清晰以及简短的代码。使用Python全世界专业人士尤其是对机器学习。因此,Python是高度视为一个有利于语言的学习和教学机器学习。

内核方法有效地将数据转换成一个更高的维度,也在一个相对较小的成本。由于这个特性,内核方法不仅仅是用于支持向量机算法,还用于多个计算涉及点产品。
内核的方法也用于机器学习算法的分析模式。这是主要用于车削或线性模型转化为一个非线性模型。因此,如此多的方便使用和内核的方法,它总是一个好主意去理解它紧密的机器学习模型。

学生的兴趣和专业人员对机器学习增加了很多在过去的几年里。每年有很多候选人谁期待机器学习作为他们的职业目标。但开裂通过它不是那么容易在第一个走。
机器学习是关于数据,包括不同类型的算法如监督学习、无监督学习,强化学习。
如果你是一个初学者,有一些基本的机器学习算法,和一些你应该:

• 线性回归
• 逻辑回归
• 车
• 朴素贝叶斯
• 然而,
• 先验的
• k - means
• 主成分分析
• 随机森林
• 演算法

监督机器学习是学习的任务的输入和输出数据的基于一个特定的例子。分析了数据,而且还有助于提出新的进一步的例子。
无监督的机器学习算法,有助于发现和分析输入数据的隐藏模式。因此,它几乎是相反的监督机器学习。聚类分析是最常见的方法,用于数据中发现隐藏的模式。
强化机器学习算法是一个方法,一个延迟收到奖励由代理评估之前的行动。最常见的使用强化机器学习算法在游戏马里奥和雅达利等。

如果你是一个初学者,想跳进机器学习领域,那么它对你来说是非常重要的Python。它是一种简练的语言,还有一个功能齐全的图书馆。
一些最好的机器学习算法在Python中初学者陈述如下:
·决策树
·线性回归
·支持向量机
·K聚类算法
朴素贝叶斯分类器算法
·随机森林
·人工神经网络
·先验的算法
·逻辑回归
机器学习算法非常自动变为无效来,存到加强以最少的人工干预。

决定正确的机器学习算法为解决一个特定问题的陈述不是一项容易的任务,因为它取决于许多因素,如模型训练和训练数据的可用性。
这里有一些方法选择合适的机器学习算法:

• 分类问题:按输入,排序分类的输出
• 你需要了解数据:分析数据,处理数据,转换数据
• 选择合适的算法
• 应用机器学习算法
• 加强hyperparameters通过选择任何选项在三个像贝叶斯优化网格搜索和随机搜索。

所需的方式设计一个机器学习算法使用Python包括:定义问题,准备数据,评估算法,改善结果以及结果。
为了实现一个机器学习算法使用Python,你需要做以下事情:选择编程语言,选择合适的算法,选择问题,算法做了适当的研究以及单元测试。
之前实现机器学习算法是非常重要的对你有相关的数据集,您可以很容易地应用测试阶段的算法。这可以帮助你进一步改善算法。

机器学习已经变成了当今最著名的话题,每个人都试图了解更多关于这个。与体积有关机器学习的信息是可用的,重要的是要知道最关键的方面的信息。
这里有一些最重要的主题,你需要研究机器学习:
·概率
——统计
·系统设计
机器学习算法以及库
数据建模以及评价
·编程语言
一旦你学习和理解这些主题明确,你可以很容易地掌握机器学习。

有很多争论的话题是否一个人应该有一个博士学位学习机器学习Python。一般来说,博士不是一个机器学习课程的必要性。但是,如果你想去机器学习课程在基础层面上,获得博士学位成为一个重要的因素。
有做过博士与Python的机器学习课程将帮助你处理各种技术问题不是传统或一些问题尚未每年。当然,有一个更好的职业在机器学习,博士总是有帮助的。因此,你需要一个博士学位与Python机器学习课程。

机器学习课程最近见过世界各地的更高需求。在线课程的需求也增加了尽可能多的专业人士工作占用了本课程更好的职业。
虽然有很多的选择,这里有6个最好的免费在线的机器学习课程:

• 免费课程:机器学习——Andrew Ng,斯坦福大学
• 免费课:介绍机器学习——IIT Kharagpur
• 与Python - Sentdex免费课程:机器学习
• 与谷歌学习人工智能

做适当的比较和选择正确的训练可以为你提供一个机器学习的理想的职业。

学习Python,所有您需要做的就是安装蟒蛇。这将解决所有相关查询的开始Python和将帮助您更好地理解毫升。一旦这样做,开始学习Python语法的基础。

对于初学者,这是一个循序渐进的指南:
1。首先,开始阅读“自动化与Python无聊的东西”。它会提供你所需要的理论和实践知识。
2。确保你的数学技能是伟大为了了解Python。
3所示。探索Python库:NumPy,大熊猫,Matplotlib Scikit-Learn
4所示。开始投资你的时间和知识你获得了到目前为止,在小和结构化的项目。为此,探索迪讯,Python进行数据分析,CS109。
5共创一个组合后做一些结构化的项目。
6。寻找你的梦想工作。记住,在您的项目中需要纠正的错误。为此,探索StackOverflow和Python文档

Python语言的开发人员需要添加统计技术和数据结果的项目。Python是有用的数据科学家来开发web应用程序。最好的关于Python库的广泛的列表。图书馆帮助开发商赢得复杂的问题。他们不需要在代码从一开始工作。这是Python库的列表你可以探索更好地了解这个行业。

Tensorflow、Theano Keras、Scikit-Learn PyTorch, NumPy,大熊猫,Seaborn, SciPy, Matpoltlib, Statsmodels, XGBoost, LightGBM, CatBoost, ELI5, FastAi,咖啡,胶子,Apache MXNet, NLTK, Gensim,宽大的,散景,阴谋,烧瓶

Scikit-learn是一个免费的图书馆了解机器学习使用Python。向量机,它由k-neighbors等算法和随机森林。最大的优势是,它支持NumPy SciPy、数值和科学图书馆。它提供了多种监督和非监督学习算法。在使用Scikit-learn之前,您需要安装SciPy(科学Python);它的基础。这不是最佳适合库加载,总结,和操作数据。对于建模数据,考虑Scikit-learn你最好的选择。这个库提供了以下的模型:

集群、交叉验证数据集、参数调优,特征提取,多方面的学习特性,选择、监督模型、降维、整体方法。

在计算机程序设计中,学习技能,会使你很长一段路是非常重要的。Python是一个这样的语言,给你的职业优势。但你确定你所做的一切为了掌握这个技能吗?学习一门语言时,确保你更新你的知识最新的库和工具,随着时间的推移不断升级。

这里是一个列表的前6技巧学习Python编程初学者:
提示1 -日常编码是很重要的
当您学习技巧2保持笔记
技巧3安装Python交互式shell
技巧4——时间掌握你所获得的知识。
技巧5,成为解决一个错误
提示6则发生在您的环境中有相同的你身边的人

在一些平台上,很难安装Python机器学习。从一个需要安装的包的列表后安装Python,这可能会让你感到困惑的任务对于首次学习者。在这儿您将学习如何安装Python使用水蟒的机器学习。下文提及的要点是所有您需要做的。

下载蟒蛇(合适的根据你的系统)
安装水蟒
开始蟒蛇导航器
运行和更新蟒蛇
安装Scikit——学习Python库
更新Scikit——学习图书馆运用conda命令
下载并安装深度学习库
下载Theano DL库:输入;“conda安装theano”命令
下载TensorFlow DL库:输入;“conda安装- c conda-forge tensorflow”命令
下载Keras DL库:输入“pip安装Keras”命令

机器学习是人工智能的一个分支,人类干扰最小化。机器学习节省了时间、金钱和精力在商业世界。让机器工作迅速,是帮助企业尽快做事情。它作为一个虚拟助理的大部分时间。聊天机器人就是一个这样的例子。毫升帮助机器学习人类行为和相应的行为依赖于现场代理。毫升可以应用于物联网实现最大程度的效率。机器学习、深入学习、神经网络、Python都是相互关联和他们一起是人工智能的重要组成部分。

机器学习是人工智能的一个分支。它使用神经网络来帮助计算机解码和编码各种算法学习从给定的数据和信息本身。神经网络模型成立于1949年的唐纳德·赫布提问到本书的组织行为。
在1950年,阿兰·图灵提出了图灵测试发现电脑是否有任何真正的情报。为了通过这次考试,计算机必须采取行动,否则会相信它的人也是一个人。1952年,阿瑟·塞缪尔想出了第一个计算机学习算法/程序。
1957年,弗兰克Rosenblatt提出了第一个神经网络的设计深度学习电脑。1967年,第一个算法是伪造的;“最近邻”。

,以下是你需要了解的步骤构建机器学习项目从一开始。首先,你需要下载并安装Python库。机器学习的工作流程可以分为三个维度:隔离收集相关数据和信息
数据预处理
研究模型,将最适合这一特定类型的数据

7毫升工作流阶段,为机器学习创建一个基金会,帮助在学习它是如何工作的各个行业:

• 收集数据
• 准备收集数据
• .Choosing正确的模型
• 培训
• 评价
• 超参数调优
• 预测

在这儿您将学习如何下载并安装SciPy科学图书馆学习机器学习Python使用蟒蛇。下文提及是一个循序渐进的指导,你需要遵循。

• 下载蟒蛇(合适的根据你的系统)
• 安装水蟒
• 开始蟒蛇导航器
• 运行和更新蟒蛇
• 安装Scikit——学习Python库
• 更新Scikit——学习图书馆运用conda命令
• 下载并安装深度学习库
• 下载Theano DL库:输入;“conda安装theano”命令
• 下载TensorFlow DL库:输入;“conda安装- c conda-forge tensorflow”命令
• 下载Keras DL库:输入“pip安装Keras”命令

遵循这些步骤,确保你的Python环境是成功安装在Windows / Mac OS。
iOS的步骤:

• 安装Xcode
• 打开终端
• 安装自酿酒
• 安装Python
• 安装Pip安装包(Pip)
• 安装Virtualenv
• 安装Git和Github帐户

Windows的步骤:
首先,下载Python解释器;访问python.org。
在python.org上找到的下载页面窗口
点击Python版本Windows &下载最新的Python安装
向下滚动,点击任何一个这些下面提到:
为64位Windows x86 - 64可执行安装程序
为32位Windows x86可执行安装程序
运行安装程序,双击下载的文件
现在点击安装按钮

Python是机器学习的一个子集。它有助于毫升的正常运行创造任何机器可以使用一次又一次的算法。Python是最棒的地方广泛的列表的工具。这些工具帮助开发人员解决复杂问题。他们不需要在代码从一开始工作。这里是一个列表的Python工具你可以探索更好地了解这个行业。

Tensorflow
Theano
Keras
Scikit-Learn
PyTorch
NumPy
熊猫
Seaborn
SciPyELI5
FastAi
咖啡
胶子
Apache MXNet
NLTK
Gensim
Matpoltlib
Statsmodels
XGBoost
LightGBM
CatBoost
宽大的
散景
情节
瓶