Glosar

Scikit-learn

Ce este Scikit-learn?

Scikit-learn este o bibliotecă Python open-source pentru învățarea automată clasică. Oferă instrumente coerente pentru clasificare, regresie, clustering, reducerea dimensionalității, preprocesarea datelor și evaluarea modelelor, precum validarea încrucișată. Construită pe NumPy și SciPy, este larg folosită în educație, cercetare și practică datorită interfeței sale simple și uniforme. Pentru rețelele neuronale profunde se aleg de obicei framework-uri precum PyTorch sau TensorFlow.

Subiecte

Python
bibliotecă
machine learning

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

pandas

pandas este o bibliotecă Python open-source pentru analiza și manipularea datelor tabelare, dezvoltată începând din 2008 de Wes McKinney. Obiectul ei central, DataFrame, seamănă cu un tabel cu coloane denumite. Cu ajutorul ei se pot încărca date din fișiere CSV, Excel sau baze de date și se pot curăța, filtra, grupa și combina. pandas este construită pe NumPy și este un instrument standard în analiza datelor, raportare și pregătirea datelor de antrenare.

Python
analiza datelor
+1

NumPy

NumPy este biblioteca Python open-source fundamentală pentru calcul numeric. Oferă tablouri multidimensionale și funcții rapide pentru algebră liniară, statistică și numere aleatorii, nucleul ei rulând în cod compilat. Multe instrumente de analiză a datelor și de învățare automată, precum pandas, scikit-learn și numeroase biblioteci de vizualizare, sunt construite pe NumPy. Oricine lucrează cu date în Python o folosește deci aproape întotdeauna, direct sau indirect.

Python
analiza datelor
+1

XGBoost

XGBoost (Extreme Gradient Boosting) este o bibliotecă open-source care implementează gradient boosting cu arbori de decizie în mod deosebit de eficient. Mulți arbori mici sunt antrenați unul după altul, fiecare corectând erorile celor dinainte, în timp ce regularizarea ajută la prevenirea supraajustării. XGBoost este considerat o alegere dovedită pentru date tabelare, de exemplu în scoringul riscului de credit, prezicerea renunțării clienților (churn) sau prognoza vânzărilor.

Învățare automată
Boosting
+1

Învățare automată

Machine learning este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele deduc tipare din date, în loc ca fiecare regulă să fie programată explicit. În funcție de sarcină, modelele învață din exemple etichetate (supervizat), din date neetichetate (nesupervizat) sau prin recompense (prin întărire). Aplicațiile merg de la filtrele de spam și prognozele de cerere până la recomandările de produse. Calitatea depinde în mare măsură de cantitatea și calitatea datelor de antrenare.

noțiuni de bază
IA
+1