В этом введении в Pycaret вы узнаете, как автоматизировать рабочий процесс обработки данных с помощью Pycaret, автоматизированной библиотеки машинного обучения для ваших проектов обработки данных. Pycaret упрощает работу, автоматизируя процесс исследовательского анализа данных (EDA) и предоставляя результаты за минуту.
Ознакомьтесь с Мастерством проектов по науке о данных и машинному обучению
ПОДПИСАТЬСЯ, ЧТОБЫ ПОЛУЧИТЬ БЕСПЛАТНЫЕ ПРОЕКТЫ И КУРСЫ, ПОДОБНЫЕ ЭТОМУ
Что такое PyCaret?
PyCaret — это библиотека сквозного машинного обучения с открытым исходным кодом на Python. Его основная цель — сократить время цикла от гипотезы до понимания и сделать специалистов по данным более продуктивными в своих экспериментах. Он делает это, предоставляя высокоуровневый API, сложный, но простой в использовании для специалистов по данным и аналитиков, которые стремятся выполнять итеративные сквозные эксперименты по науке о данных очень эффективным способом. Благодаря использованию PyCaret количество времени, затрачиваемого на эксперименты по кодированию, резко сокращается.
Кому следует использовать PyCaret?
PyCaret — это бесплатная библиотека с открытым исходным кодом, которую легко установить и настроить локально или в любом облачном сервисе за считанные минуты. Лицензионное соглашение также допускает коммерческое использование программного обеспечения. Хотя ограничений по использованию нет, идеальная целевая аудитория выглядит следующим образом:
- Гражданские специалисты по данным и аналитики, которые хотят легко реализовать комплексные проекты по обработке и анализу данных в среде с минимальным кодом.
- Исследователи данных, которые хотят повысить продуктивность и эффективность своих экспериментов.
- Студенты, изучающие науку о данных и практикующие аналитики, не имеющие опыта программирования.
- Компании малого и среднего бизнеса, желающие реализовать проекты по науке о данных, не задействуя при этом значительных объемов ресурсов.
Чтобы вы могли извлечь максимальную пользу из этого руководства, я поместил его в виде видео для лучшего понимания
Смотрите и тренируйтесь
Всего наилучшего!!
Вам также могут понравиться эти замечательные статьи
Полный курс Data Science — БЕСПЛАТНО
FLASK: сквозные прогнозы ресторана (Zomato) с развертыванием
«Полный курс машинного обучения | БЕСПЛАТНО !!"
Streamlit: создайте свое первое веб-приложение машинного обучения STREAMLIT для своих проектов по науке о данных
Python для науки о данных — полный курс
Статистика для Data Science Полный курс
Все КУРСЫ
ПРОЕКТНЫЕ ОБУЧЕНИЯ
Проект сквозного машинного обучения Heroku с развертыванием
BIG MART SALES-Data Science Projects
Проекты по обнаружению мошенничества с кредитными картами и анализу данных
Проекты кластеризации фондового рынка — Data Science
Анализ банкнот с использованием логистической регрессии, RandomForest, KNN, SVM, многослойного персептрона
Доступ сотрудников Amazon.com к проектам машинного обучения
Прогнозирование прочности бетона на сжатие | Особенности | Выбор модели | Тюнинг
УДАЧИ
Если вы заинтересованы в изучении науки о данных, правильный путь с наставничеством один на один со мной, я советую вам начать с Мастерство проектов в области науки о данных и машинного обучения
Я также буду публиковать больше БЕСПЛАТНЫХ проектов по науке о данных на канале YouTube, так что не забудьте подписаться и нажать на колокольчик, чтобы получать уведомления в любое время. разместите их.
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ, ЧТОБЫ ПОДПИСАТЬСЯ НА НОВЫЕ ОБНОВЛЕНИЯ ПРОЕКТА
››››››››И привет! не забудьте поставить лайк этой статье.‹‹‹‹‹‹‹
