Машинное обучение меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями. От систем рекомендаций и виртуальных помощников до обнаружения мошенничества и прогнозной аналитики — машинное обучение становится важной частью современной разработки программного обеспечения....
Машинное обучение меняет то, как мы взаимодействуем с технологиями. От систем рекомендаций и виртуальных помощников до обнаружения мошенничества и прогнозной аналитики — машинное обучение становится важной частью современной разработки программного обеспечения.
Но прежде чем создавать модель машинного обучения, стоит освоить один важный навык: программирование на Python.
Python широко используется в сфере искусственного интеллекта и машинного обучения благодаря удобочитаемому синтаксису, обширным библиотекам и сильной экосистеме разработчиков.
Если вы новичок и планируете изучать машинное обучение, вот семь практических концепций Python, которые вам следует понять в первую очередь.
1. Понимание переменных и типов данных Python
Каждая программа Python работает с данными. Переменные позволяют нам хранить информацию и использовать ее в наших программах.
Python поддерживает несколько фундаментальных типов данных:
Целое число: целые числа.
Плавающее: десятичные числа.
Строка: Текст
Логическое значение: правда или ложь
Пример:
Student_name = "Алекс"
возраст = 22
процент = 85,5
is_learning_python = Истина
печать (имя_студента)
печать (возраст)
печать (в процентах)
печать (is_learning_python)
Понимание типов данных помогает работать с разными видами информации, что особенно важно.