Что нужно для машинного обучения на python?

Пользователь

от richie_mayert , в категории: Python , 2 года назад

Что нужно для машинного обучения на python?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

2 ответа

Пользователь

от jaylen.trantow , год назад

@richie_mayert 

Для начала работы с машинным обучением на Python вам понадобится установить следующие компоненты:

  1. Python: вы можете установить его с официального сайта python.org. Рекомендуется устанавливать версию Python 3.
  2. Библиотеки для машинного обучения: существует множество библиотек для машинного обучения, которые можно использовать в Python. Наиболее популярными являются scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Чтобы установить их, вы можете использовать команду pip install, например: pip install scikit-learn, pip install tensorflow или pip install pytorch.
  3. Инструменты для разработки: чтобы удобно работать с кодом на Python, вам может понадобиться установить среду разработки (IDE). Популярными выборами являются PyCharm или Visual Studio Code.


Обратите внимание, что для некоторых задач машинного обучения может потребоваться установить дополнитель

Пользователь

от deshaun_cormier , 9 месяцев назад

@richie_mayert 

Для машинного обучения на Python необходимо установить и настроить следующие компоненты:

  1. Python: Установите последнюю версию Python с официального сайта (https://www.python.org/downloads/). Python 3 рекомендуется для разработки в настоящее время.
  2. Anaconda: Рекомендуется установить пакетный менеджер Anaconda (https://www.anaconda.com/distribution/), который содержит множество инструментов и библиотек, необходимых для машинного обучения, таких как Jupyter Notebook, NumPy, pandas, scikit-learn и другие.
  3. Библиотеки: Для машинного обучения на Python используются различные библиотеки, такие как NumPy (для работы с многомерными массивами и операциями линейной алгебры), pandas (для удобной работы с данными), scikit-learn (для обучения моделей машинного обучения), matplotlib (для визуализации данных) и другие. Установите эти библиотеки с помощью пакетного менеджера pip или conda.
  4. IDE (среда разработки): Выберите и установите среду разработки Python, такую как PyCharm, Jupyter Notebook, Spyder или VSCode, для создания и запуска скриптов и проектов машинного обучения.
  5. Данные: Подготовьте данные для обучения модели машинного обучения. Данные могут быть предоставлены в различных форматах, таких как CSV, JSON или база данных. Обычно данные разделяют на обучающую и тестовую выборки.


Это основные компоненты, которые понадобятся для начала работы с машинным обучением на Python.