인공지능에 Python이 사용되는 방식

Python이 인공 지능에 사용되는 방법: 1. 기본 Python 프로그래밍 언어 지식을 습득합니다. 2. 기본 수학, 통계 및 기계 학습 기본 지식을 이해합니다. 3. Python 과학 컴퓨팅 기능 라이브러리 및 제품군을 사용합니다. . scikit-learn을 사용하여 Python 기계 학습 애플리케이션을 알아보세요.

관련 학습 권장 사항: Python 튜토리얼

인공 지능에 Python이 사용되는 방법:

Python을 선택하는 이유는 무엇입니까?

데이터 과학과 머신러닝 분야에서 가장 중요한 두 가지 프로그래밍 언어는 Python과 R입니다. Python은 간단하고 배우기 쉬우며 광범위한 응용 프로그램을 가지고 있습니다(데이터에만 국한되지 않음). 분석) 학습 곡선이 완만하여 첫 입문자에게 적합합니다. 프로그래밍 언어는 pandas, SciPy/NumPy, sckikit-learn, matplotlib 및 statsmodels를 통해 데이터 분석을 수행할 수 있으며 통합이 필요한 엔지니어링 작업 및 프로젝트에 적합합니다. 네트워크 애플리케이션으로. 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 네트워크 개발, 웹 사이트 구축, 게임 개발, 웹 크롤러 및 기타 분야에서 통합이 필요한 경우 널리 사용될 수 있습니다. 시스템 제품 및 서비스를 원스톱 개발 언어로 사용할 수 있으며, 더 중요한 것은 Python을 C/C와 같은 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 참조할 수 있습니다. 데이터 과학 세계에서 R과 Python의 정점 대결과 데이터 분석에 더 나은 것은 R입니까 아니면 Python입니까? .

머신러닝을 시작하는 방법은 무엇인가요?

사실 데이터 과학은 학제간 학문입니다. 머신러닝에 Python을 사용하는 방법을 배우는 과정에서 일반적으로 다음 지식을 숙지해야 합니다.

머신러닝 알고리즘

Python 프로그래밍 언어 및 데이터 분석 함수 라이브러리

선형 대수/통계 및 기타 관련 분야

전문 분야의 도메인 지식

마스터를 위한 위의 세 가지 주요 지식 분야(먼저 머신러닝의 핵심 기술에 초점을 맞추고 데이터 과학 분야의 현장 지식 숙달은 일시적으로 무시합니다), 특히 다음 단계를 참조할 수 있습니다.

1. 기본 Python 프로그래밍 언어 지식을 익히세요

온라인 학습 리소스:

o Codecademy

o DataCamp(R도 배울 수 있습니다)

o Y분 만에 X 배우기(X = Python)

o Python을 어렵게 배우기

2. 기본 수학/통계 및 기계 학습 기초 이해

o 예 Khan 아카데미 선형 대수학

o Deive 통계 입문

o 추론 통계 입문

o Andrew Ng 기계 학습 과정

o Andrew Ng 기계 연구 참고

o CarnegieMellon University 기계 학습

o 기계 학습 기초(기계 학습 기초)

3. Python 과학 컴퓨팅 라이브러리 및 패키지 사용 방법을 알아두세요.< / p>

플랫폼에 관계없이 여러 버전의 Python을 지원하는 Anaconda를 설치하는 것이 좋습니다. 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 제품군이 기본으로 설치되어 있으며, 스파이더 편집기와 Jupyter Notebook(IPython Notebook)을 제공할 수 있습니다. Julia, Python 또는 R 프로그램 사용자를 위한 버전 인터페이스는 브라우저를 통해 개발 및 유지 관리될 수 있습니다.

o numpy: 과학적 분석, ScipyLecture Notes 교육 파일

o pandas: 데이터 분석

o matplotlib: 그래프 그리기 가능

o scikit-learn: 기계 학습 도구

4. scikit-learn을 사용하여 Python 기계 학습 애플리케이션 학습

o 기계 학습: Python 기계 학습: Python 사용

5. Python을 사용하여 기계 학습 알고리즘 구현

o 퍼셉트론

o 의사결정 트리

o 선형 회귀

o k-평균 클러스터링

6. 고급 기계 학습 알고리즘 구현

o SVM

o KNN

o RandomForests

o 차원 축소

o 모델 확인

7. Python에서 딥러닝(DeepLearning) 구현 및 적용 이해

o NTU Applied DeepLearning

o 스탠포드 딥러닝

o 딥러닝 자습을 위한 추천 자료

o 딥러닝: 중국어 학습 자료 모음

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