Ich werde maschinelles Lernen in Python machen

Methoden des maschinellen Lernens werden verwendet, um das System mithilfe von Methoden wie überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen zum Lernen zu bringen, die weiter in Methoden wie Klassifizierung, Regression und Clustering unterteilt werden. Diese Auswahl an Methoden hängt vollständig von der Art des Datensatzes ab, der zum Trainieren des Modells verfügbar ist, da der Datensatz beschriftet, unbeschriftet und groß sein kann. Es gibt verschiedene Anwendungen (wie Bildklassifizierung, prädiktive Analyse, Spam-Erkennung), die diese verschiedenen Methoden des maschinellen Lernens nutzen. Bisher verfügt Python über die besten Pakete zum Implementieren und Erstellen von ML-Algorithmen. Ich verfüge über umfangreiche Erfahrung in der Erstellung und Implementierung von ML und werde Jupyter Notebook oder PyCharm verwenden, um bei der ML-Modellierung zu helfen. Zu den Methoden, die ich bei der ML-Modellierung verwende, gehören:

1. Regression, z. B. Ridge-Regression, SVR, logistische Regression, lineare Regression
2. Instanzbasen zB KNN und Learning Vector Quantization
3. Klassifikatoren, z. B. probabilistischer Klassifikator, Entscheidungsbäume, Naives Bayes usw.

Zu den häufigsten Bibliotheken, die ich in Python verwende, gehören:

• Keras
• Pytorch
• Tensorflow
• Numpy
• Pandas
• Scilit-lernen
• Funke