Scikit-Learn es una de estas bibliotecas gratuitas de Python. Posee algoritmos de clasificación, regresión, agrupamiento y reducción de dimensionalidad.
Además, también proporciona compatibilidad con otras bibliotecas de Python como NumPy, SciPy y matplotlib. Los diversos algoritmos y utilidades de Scikit-learn lo convierten en una herramienta básica para comenzar a programar y construir análisis de datos y sistemas de modelado estadístico.
El algoritmo Scikit-Learn se combina y depura con otras estructuras de datos y aplicaciones externas (como Pandas o PyBrain).
La ventaja de utilizar Python, especialmente la programación Scikit-Learn, es que la diversidad de módulos y algoritmos ayuda a los científicos de datos a aprender y trabajar en las primeras etapas de su desarrollo.
Aprendizaje automático con SciKit-Learn con Python
Obtenga una comprensión práctica de la biblioteca Scikit-Learn y aprenda la implementación de ML
¿Para quién es este curso?
- Este curso está abierto a todos los que quieran dominar el trabajo con esta biblioteca. Hemos desarrollado el curso de manera que pudiera tener algo para cualquier tipo de audiencia. Los estudiantes que quieran hacer crecer su carrera en Python y quieran aprender sobre esta biblioteca pueden ser el mejor público objetivo para este curso.
- Los desarrolladores que están trabajando en otros lenguajes de programación y quieren saltar a Python para comenzar a trabajar con el aprendizaje automático pueden ser el mejor público objetivo para este curso. Aprenderán sobre esta biblioteca de una manera muy detallada y también aprenderán cómo implementar esto en Python.
- Los educadores que están capacitando a la gente en Python o aprendizaje automático también pueden ser el mejor público objetivo para esta capacitación de Scikit-learn. Aprenderán sobre esta biblioteca muy profundamente y podrán transmitir su comprensión a sus alumnos.
Requisitos
- Hay varios temas o conceptos sobre los que debe tener un conocimiento básico para facilitar el aprendizaje de esta biblioteca. Lo primero son los conceptos básicos de Python. Como esta biblioteca se basa completamente en Python, los alumnos deben tener una comprensión básica de los conceptos de Python. Si hubiera trabajado con Python, encontrará que los conceptos cubiertos aquí son bastante simples.
- El siguiente concepto importante son los conceptos básicos del aprendizaje automático. Con la ayuda de esta biblioteca, implementaremos los conceptos de ML. Por eso es muy necesario entender cómo se puede utilizar. En esta Capacitación Scikit-learn, hemos incluido todos los temas que estamos considerando como prerrequisito aquí para que los alumnos puedan repasar sus conocimientos antes de comenzar esta capacitación.
Lo que aprenderás
- Esta capacitación de Scikit-learn se ha diseñado de manera que pueda contener todos los temas que los alumnos deben conocer para que puedan trabajar eficazmente con esta biblioteca. Al comienzo del curso, aprenderá sobre el aprendizaje automático con SciKit-Learn, que es uno de los componentes importantes de este curso en el que aprenderá todo sobre SciKit-Learn.
- Obtendrá una exposición profunda a Python en esta capacitación. Una vez que haya terminado con este curso, poseerá un amplio conjunto de habilidades para trabajar de manera eficiente con la biblioteca SciKit-
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