Apprentissage automatique dans un environnement Python

L'apprentissage automatique (ML) est l'étude d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience et à l'utilisation de données. La configuration de votre environnement Python pour le ML peut être une tâche délicate. Si vous n'avez jamais configuré quelque chose comme ça auparavant, vous pourriez passer des heures à manipuler différentes commandes pour essayer de le faire fonctionner. Cette introduction à l'apprentissage automatique avec Python couvrira à peu près tout ce que vous devez savoir pour démarrer, y compris les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique moderne, des exemples et des utilisations de l'apprentissage automatique, ainsi que le processus d'apprentissage automatique. Vous passez ensuite à quelques aspects pratiques de l'installation de Jupyter, un outil Web interactif gratuit et open source. Il est connu sous le nom de bloc-notes de calcul, que vous pouvez utiliser pour combiner du code logiciel, des résultats de calcul et des ressources multimédia dans un seul document. Ce cours d'apprentissage automatique en Python vous explique étape par étape comment installer et utiliser le bloc-notes Jupyter.

L'apprentissage automatique est essentiel au développement de systèmes intelligents et à l'analyse des données en science et en ingénierie. Une variable Python est un emplacement mémoire réservé pour stocker des valeurs. En d'autres termes, une variable d'un programme Python peut être utilisée pour transmettre des données à l'ordinateur à des fins de traitement. Ce cours explique comment déclarer les variables Python et comment les utiliser, avant de passer aux fonctions, aux conditions et aux boucles Python. Les tuples sont le prochain sujet abordé et votre apprentissage inclut la façon de créer et d'obtenir une liste d'entre eux, ainsi que quelques exemples. Cette section du cours se termine par une présentation des modules, qui fait référence à un fichier contenant des instructions et des définitions Python qui est utilisé pour décomposer des programmes volumineux en petits fichiers gérés et organisés. Vous apprendrez également à importer des modules dans Python.

La dernière partie du cours couvre scikit-learn, un module Python pour l'apprentissage automatique construit sur SciPy et distribué sous la licence BSD à 3 clauses. Le projet a été fondé en 2007 par David Cournapeau dans le cadre du projet Google Summer of Code, et depuis lors, de nombreux bénévoles y ont contribué. Dans ce didacticiel Python pour débutants sur l'apprentissage automatique, vous apprendrez à créer un modèle de classification à l'aide de scikit-learn, ainsi que ses utilisations et son processus d'installation. Le jeu de données Iris est largement utilisé comme jeu de données pour débutants à des fins d'apprentissage automatique. L'ensemble de données est inclus dans R:BASE (ou RBASE) et Python dans scikit-learn, afin que les utilisateurs puissent y accéder sans avoir à trouver de source. Ce cours d'apprentissage automatique se termine en explorant l'importation du jeu de données Iris dans un fichier Python à l'aide de Scikit-learn, comment préparer, organiser et charger les données, avant de vous apprendre à créer votre propre KNeighborsClassifier. Vous devriez vous inscrire à ce cours si vous développez des sites Web ou des applications ou si vous souhaitez explorer une carrière d'analyste de données et souhaitez combiner votre passion pour l'apprentissage automatique et la programmation Python. Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT