Care este obiectivul principal al acestei serii de tutoriale pe învățarea automată?
Obiectivul principal al acestei serii de tutoriale privind învățarea automată este de a oferi o introducere cuprinzătoare în învățarea automată practică cu Python. În această serie de tutoriale, ne propunem să dotăm cursanții cu cunoștințele și abilitățile fundamentale necesare pentru a înțelege și aplica algoritmii de învățare automată folosind limbajul de programare Python. Învățarea automată este un subdomeniu
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Introducere, Introducere în învățarea automată practică cu Python, Revizuirea examenului
Când au devenit mașinile de suport vector recunoscute pe scară largă în domeniul învățării automate?
Mașinile Vector Vector (SVM) au fost recunoscute pe scară largă în domeniul învățării automate pentru capacitatea lor de a gestiona sarcini complexe de clasificare și regresie. SVM-urile au fost introduse pentru prima dată de Vladimir Vapnik și Alexey Chervonenkis în anii 1960 și 1970, dar abia în anii 1990 au câștigat o atenție semnificativă și au devenit recunoscute pe scară largă. În
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Introducere, Introducere în învățarea automată practică cu Python, Revizuirea examenului
De ce este recomandat să aveți o înțelegere de bază a Python 3 pe care să o urmați împreună cu această serie de tutoriale?
Având o înțelegere de bază a Python 3 este foarte recomandat să urmați împreună cu această serie de tutoriale despre învățarea automată practică cu Python din mai multe motive. Python este unul dintre cele mai populare limbaje de programare în domeniul învățării automate și al științei datelor. Este utilizat pe scară largă pentru simplitatea, lizibilitatea și bibliotecile extinse
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Introducere, Introducere în învățarea automată practică cu Python, Revizuirea examenului
Care sunt cei trei pași în care va fi acoperit fiecare algoritm de învățare automată?
În domeniul inteligenței artificiale, în special în domeniul învățării automate cu Python, există trei pași fundamentali care sunt urmați de obicei în acoperirea fiecărui algoritm de învățare automată. Acești pași sunt esențiali pentru înțelegerea și implementarea eficientă a algoritmilor de învățare automată. Ele oferă o abordare structurată pentru construirea și evaluarea modelelor, permițând practicienilor să facă acest lucru
- Publicat în Inteligenta Artificiala, EITC/AI/MLP Machine Learning cu Python, Introducere, Introducere în învățarea automată practică cu Python, Revizuirea examenului
Care este scopul pasului de teorie în acoperirea algoritmului de învățare automată?
Scopul pasului de teorie în acoperirea algoritmului de învățare automată este de a oferi o bază solidă de înțelegere pentru conceptele și principiile de bază ale învățării automate. Acest pas joacă un rol crucial în a se asigura că practicienii au o înțelegere cuprinzătoare a teoriei din spatele algoritmilor pe care îi folosesc. Prin adâncirea în