用于机器学习的ActivePython:将数据转换为知识
使用机器学习将数据转换为知识
机器学习正在迅速成为企业的关键战略举措，允许您从收集的所有数据中获得洞察力，然后利用它在市场中创造差异化。
机器学习可以帮助你利用从数据中提取知识的数学模型来解决业务问题。机器学习属于数据科学学科，可以帮助企业实现从销售和营销目标到战略和财务规划到风险和欺诈检测的一切。机器学习模型可以实时地将信号从噪声中分离出来，以帮助你在大数据集中更好更快地发现趋势和异常情况。
solution-sheet-activepython-machine-learningML入门
虽然有许多专有数据科学、大数据和科学计算应用程序的供应商，但构建自定义机器学习解决方案可以为您提供更大的灵活性和控制，特别是如果您有独特的数据，使您在市场上获得关键的差异化。
然而，通过在生产应用程序或业务流程中嵌入它们来运营机器学习模型仍然是一项重大挑战。
由于其高生产率(作为一种脚本语言)和丰富的第三方数据科学组件，Python已经成为机器学习项目的关键生产工具，但它可能比本地代码慢几个数量级。
机器学习模型来自数值算法，通常计算昂贵，这使得性能是关键考虑因素。更重要的是，对于现实的科学建模，这对于从原型化环境中缩放至关重要，这通常是一个节点的笔记本电脑或工作站。
- 更快的算法-预集成英特尔MKL和预优化的速度。
- 更少的数据工作-使用Pandas自动记录元数据。
- 更好的协作——通过Jupyter共享代码和注释。
- 驱动结果-使用Keras快速构建和评估模型。
- 减少上市时间-获取预编译的Python和机器学习包。
- 降低风险-基于sla的支持扫描并支持Python安全。
- 确保合规性-审查预打包的第三方软件包。
- 没有厂商锁定- 100%兼容社区开源Python。
ActivePython用于机器学习
机器学习项目从数据开始。通常情况下，80%的工作是清理数据，将数据输入算法，并训练机器学习组件。如果您在数据规范化方面做得很好，就会得到收敛性和一个可以使用的模型。
ActivePython包括像Pandas这样的开源社区包来帮助进行数据预处理。像TensorFlow和Keras这样的软件包，以及scikit-learn，提供了算法、额外的库、计算能力和用户友好的控制来开发学习阶段。任何机器学习项目的关键瓶颈都是算法的处理。
ActivePython集成了英特尔的数学内核库(MKL)，该库利用多核和向量寄存器来加速基本线性代数运算和求解器、快速傅里叶变换(fft)、算术和超越运算等等。这意味着数学例程和模型训练运行得更快，因此您可以更快地将项目推向市场
Python的ActiveState的
ActiveState的Python为您提供像Pandas这样的开源社区包来帮助进行数据预处理。像TensorFlow和Keras这样的软件包，以及scikit-learn，提供了算法、额外的库、计算能力和用户友好的控制来开发学习阶段。
选择您需要的包，并让您的机器学习项目立即启动！通过ActiveState安装Python开始或联系我们要了解您组织中使用ActivePython的更多信息。
