
ما برای اینکه بتوانیم بر روی داده ها تجزیه و تحلیل انجام بدهیم نیازبه یادگیری یک زبان برنامه نویسی داریم که پایتون جوابگوی نیاز ما هست البته خوب است که زبان R هم در کنار آن بلد باشیم . پایتون زبان پروژه های یادگیری ماشینی است. نه تنها تعداد زیادی از کتابخانههای یادگیری ماشین در پایتون هستند، بلکه به ما کمک میکنند پروژههای یادگیری ماشین خود را سریع و منظم به پایان برسانیم. داشتن مهارت های خوب برنامه نویسی پایتون می تواند به ما اجازه دهد کارهای بیشتری را در زمان کوتاه تری انجام دهیم!
می توانید در 3 مرحله با Python برای یادگیری ماشینی آشنا شوید.
مرحله 1: زبان را یاد بگیرید.
چگونه پایتون را برای یادگیری ماشین یاد بگیریم؟
برخی از ویژگی های زبان در پایتون
مرحله 2: نحوه کار با زبان را یاد بگیرید.
ابزارهای اشکال زدایی پایتون
پروفایل کد پایتون
آنالایزرهای استاتیک در پایتون
مرحله 3: بیاموزید که در اکوسیستم پایتون چه کاری می توانید انجام دهید.
راهنمای به دست آوردن مجموعه داده های سری زمانی در پایتون
تجسم داده در پایتون با matplotlib، Seaborn و Bokeh
چارچوب های وب برای پروژه های پایتون شما
زبان پایه :
- برخی از ویژگی های زبان در پایتون
- ویژگی های ویژه بیشتر در پایتون
- کلاس های پایتون و استفاده از آنها در Keras
کتابخانه ها :
- چند پردازشی (Multiprocessing ) در پایتون
- راهنمای به دست آوردن مجموعه داده های سری زمانی در پایتون
- چارچوب های وب(Frameworks) برای پروژه های پایتون شما
تکنیک های زبان :
- آرگومان های خط فرمان برای اسکریپت پایتون شما
- مقدمه ای آرام بر دکوراتورها در پایتون
- تکنیک هایی برای نوشتن بهتر کد پایتون
عیب یابی :
- ابزارهای اشکال زدایی پایتون
- پروفایل کد پایتون
- آنالایزرهای استاتیک در پایتون