Учебники и руководства по кодированию

Доступная информация о функциях и библиотеках важна для уменьшения количества ошибок и повышения эффективности реализации. Информация при создании нового приложения или решения для данных в Python может устареть. Это создает потребность во многих способах распространения информации для потребления и использования.

Машинное обучение — это использование или создание систем, использующих алгоритмы для определения или анализа закономерностей в данных. Это требует использования статистики и кодирования для создания соединений внутри источника без явных инструкций или шагов.

Python – это язык с открытым исходным кодом, в котором есть соответствующие библиотеки и функции, поддерживающие машинное обучение.

Список 5 лучших

  1. Блог Anaconda посвящен продукту облачной и локальной среды. В блоге есть актуальная информация о среде Python и ее библиотеках.
  2. У Google есть несколько сайтов, которые содержат курсы и информацию для обучения, кодирования и внедрения машинного обучения с помощью Python, а не только собственные продукты.
  3. KDnuggets — это комплексный сайт, посвященный машинному обучению.
  4. ScikitLearn — это библиотека, ориентированная на машинное обучение и статистику, у которой есть собственный веб-сайт со страницами с информацией о командах и примерами реализации Python.
  5. Tensorflow — это библиотека машинного обучения и статистики, у которой есть собственный веб-сайт с подробными примерами использования и примерами реализации Python.

Веб-сайты всегда должны быть обновлены, что означает поддержание хорошей информации о программировании, кодировании и аналитике. Проверьте, чтобы увидеть опубликованные статьи или другие очевидные изменения, чтобы найти дату. Дата должна быть удобной недавней. При поиске информации о машинном обучении убедитесь, что вы можете написать одно предложение, описывающее цель. Определение цели делает поиск информации более легким и успешным.

Подробнее о Python:





Подпишитесь на Sarah Mason, чтобы узнать больше об искусственном интеллекте/машинном обучении, данных, разработке и многом другом.