Python Programming And Maching Learning Understanding How To Cod Indir Epub

  • Konbuyu başlatan RShare
  • Başlangıç tarihi
  • Cevaplar 0
  • Görüntüleme 29
  • Okuma süresi: 2:58

RShare

Admin
Admin
Katılım
10 Şub 2024
Mesajlar
115
Puanları
16
QCIbs9j.jpeg

Python programlama dili, genel amaçlı bir programlama dilidir ve birçok alanda kullanılabilir. Makine öğrenimi, veriler üzerinde istatistiksel ve algoritmik modeller oluşturarak bilgisayarların öğrenmesini sağlayan bir yapay zeka alt alanıdır. Python, makine öğrenimi için oldukça popüler bir dil haline gelmiştir çünkü geniş bir kütüphane ekosistemine sahiptir ve kolay öğrenilebilir bir syntax'a sahiptir.
Python'da makine öğrenimi uygulamak için kullanılan en popüler kütüphaneler şunlardır:​
  1. NumPy: Bilimsel hesaplama için temel bir kütüphane. Diziler ve matrisler üzerinde yüksek performanslı işlemler sağlar.​
  2. Pandas: Veri manipülasyonu ve analizi için kullanılan bir kütüphane. Verileri kolon ve satırlarla çalışmak için veri çerçeveleri (DataFrame) olarak düzenler.​
  3. Matplotlib ve Seaborn: Görselleştirme kütüphaneleri. Verileri grafikler, histogramlar, dağılım grafikleri vb. ile görselleştirmek için kullanılır.​
  4. Scikit-learn: Makine öğrenimi algoritmalarını ve araçlarını içeren bir kütüphane. Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme, model seçimi vb. için kullanılabilir.​
  5. TensorFlow ve PyTorch: Derin öğrenme için popüler kütüphaneler. Yapay sinir ağları oluşturmak, eğitmek ve kullanmak için kullanılırlar.​
  6. Keras: Yapay sinir ağı modelleri oluşturmak için yüksek seviye bir arayüz sağlayan bir kütüphane. TensorFlow ve Theano üzerinde çalışır.​
  7. Scipy: Bilimsel ve teknik hesaplama için bir kütüphane. İnterpolasyon, optimizasyon, entegrasyon, Fourier dönüşümü vb. gibi işlemleri içerir.​
Python'da makine öğrenimi öğrenmek için çeşitli kaynaklar vardır. Bunlar arasında çevrimiçi dersler, kitaplar, bloglar, video eğitimleri ve pratik projeler bulunmaktadır. Başlangıç için, Python programlama dilini öğrenmek ve ardından temel makine öğrenimi kavramlarına aşina olmak önemlidir. Daha sonra, belirli bir makine öğrenimi kütüphanesini (örneğin, Scikit-learn veya TensorFlow) seçerek derinlemesine çalışabilirsiniz. Ayrıca, makine öğrenimi projeleri üzerinde uygulamalı çalışmalar yaparak deneyim kazanabilirsiniz.


Torrent Magnet Indirme linki
 
Üst