Python Machine Learning: Understand Python Libraries (Keras, NumPy, Scikit-lear, TensorFlow) for Implementing Machine Learning Models in Order

Ønsker du å lære hvordan du effektivt kan anvende din Python-kompetanse for å implementere læringsmodeller? Vil du forstå hvilke biblioteker som er de beste å bruke, og hvorfor Python anses som det beste språket for maskinlæring? Hva trenger du å lære for å gå fra å være helt nybegynner til å bli en avansert bruker av maskinlæring? Teknologien beveger seg stadig mot høyere nivåer av automatisering, robotikk, maskinlæring, kunstig intelligens, big data og mange andre avanserte databehandlingskonsepter. Dette er grunnen til at selvkjørende biler, tilpassede produktanbefalinger, sanntidsprising, ansiktsgjenkjenning, retargeting-annonser, geotargeting og bruk av roboter for kundeservice har blitt så vanlig. Dersom du noen gang ønsker å utnytte kraften i noen av disse avanserte databehandlingskonseptene, er nå det rette tidspunktet for å begynne. Men hvor starter man egentlig? Min anbefaling er å begynne med å lære om maskinlæring, da dette effektivt vil hjelpe deg med å forstå detaljene og kompleksiteten i feltet.