Machine Learning Using Python full Tutorials 2020 İndir

Improve the stability of the application

Makine öğrenimi yapay zekanın (AI) bir uygulamasıdır
sistemlere deneyimlerden otomatik olarak öğrenme ve geliştirme yeteneği sağlar
açıkça programlanmadan. Bu uygulamada python programlama dilini kullanarak Makine Öğrenimi uygularız.

Bu uygulamadan 2020'de Makine Öğrenimi, Yapay Zeka (AI) ve Derin Öğrenmenin gerçekte nasıl çalıştığını öğreneceksiniz
Bu uygulamada Python Programlama Dili ile ilgili temel bilgileri vermekteyiz. Python yorumlanmış, nesne yönelimli,
dinamik semantik ile üst düzey programlama dili. Python'un basit, öğrenmesi kolay sözdizimi okunabilirliği vurgular ve bu nedenle
program bakım maliyetini azaltır. Python, program modülerliğini ve kodun yeniden kullanılmasını teşvik eden modülleri ve paketleri destekler.


Python Tutorials 2020 Kullanarak Makine Öğrenmesi dört bölümden oluşur.

i) Temel Python
ii) Makine Öğrenmesi ve Yapay Zeka
iii) Python Programlama Dili Kullanarak Makine Öğrenmesi Uygulaması
iv) Python Yemek Tarifleri Kullanarak Makine Öğrenmesi


i) TEMEL PİTON

Bu Temel Python Modülünde öğreneceksiniz -
1) Python Programlama Diline Giriş.
2) Neden Python Programlama Dili kullanıyoruz.
3) Python'da Döngülerin Temelleri. (For, While döngüleri vs.)
4) Python Kullanarak Nesneye Yönelik Programlama
5) Python Kullanarak Fonksiyonun Temelleri.
6) Python Kullanarak Dosya İşleme.


ii) MAKİNE ÖĞRENME VE YAPAY ZEKA

Bu Modülde öğreneceksiniz -
1) Yapay Zekanın Tanıtımı.
2) Yapay Zekanın Uygulanması.
3) Makine Öğrenmesine Giriş.
4) Makine Öğreniminde Denetimli ve Denetimsiz Öğrenme.
5) Scikit Learn Modülünün Makine Öğrenimine Giriş.
6) Numpy'nin Makine Öğrenimine Giriş.
7) Makine Öğrenmede Pandaların Tanıtımı.
8) Matplotlib'in Makine Öğrenimine Giriş.
9) Regresyon Analizinin Temel Kavramı.
10) Kümelenmenin Temel Kavramı.
11) K'nın tanıtımı Kümeleme anlamına gelir.
12) S.V.M Sınıflaması.


iii) PİTON PROGRAMLAMA DİLİ KULLANARAK MAKİNE ÖĞRENİMİNİN UYGULANMASI

Bu Modülde öğreneceksiniz -
1) Python ile Basit Doğrusal Regresyon Kodlaması.
2) Python ile Çoklu Doğrusal Regresyon Kodlaması.
3) Python kullanarak S.V.M Sınıflandırma Kodlaması.
4) K, Python Kullanarak Kümeleme Kodlaması anlamına gelir.
5) Python Kullanarak Karar Ağacı Sınıflandırma Kodlaması.


iv) PİTON KİTABI İLE MAKİNE ÖĞRENME

Bu Modülde öğreneceksiniz -

1) İçindekiler
2) Makine öğrenmesini kullanarak vektör, matris ve diziler
3) Makine öğrenimi kullanarak veri toplama
4) Makine öğrenmesini kullanarak Sayısal Verileri İşleme
5) Makine Öğrenimini Kullanarak Kategorik Verileri İşleme
6) Makine öğrenimini kullanarak Metin İşleme
7) Makine öğrenimini kullanarak tarihleri ​​ve saatleri kullanma
8) Makine öğrenimini kullanarak görüntüleri işleme
9) Makine öğrenimini kullanarak Unsur Çıkarma Kullanarak Boyut Azaltma
10) Makine öğrenimini kullanarak Özellik Seçimini Kullanarak Boyutsal Azaltma
11) Makine öğrenimini kullanarak Model Değerlendirme
12) Makine öğrenimini kullanarak Model Seçimi
13) Makine Öğrenimini Kullanarak Doğrusal Regresyon
14) Makine öğrenimini kullanan ağaçlar ve ormanlar
15) Makine öğrenimini kullanan K-En Yakın Komşular
16) Makine Öğrenimini Kullanarak Lojistik Regresyon
17) Makine öğrenimini kullanarak Vektör Makinesi desteği
18) Makine öğrenimini kullanarak Naif Bayes
19) Makine öğrenimini kullanarak kümeleme
20) Yapay öğrenme ile Yapay Sinir Ağları
21) Makine öğrenimini kullanarak eğitimli Modelleri kaydetmek ve yüklemek