27 captures
01 May 2019 - 01 Feb 2026
Aug SEP Oct
20
2019 2020 2021
success
fail

About this capture

COLLECTED BY

Collection: Common Crawl

Web crawl data from Common Crawl.
TIMESTAMPS

The Wayback Machine - http://web.archive.org/web/20200920015544/https://data-flair.training/blogs/python-machine-learning-tutorial/
 

DataFlair

Blogs
Big Data Tutorials
Hadoop Tutorials
Spark Tutorials
Data Science Tutorials
Python Tutorials
R Tutorials
Machine Learning Tutorials

        
Blog Home
Data Science
Data Science Tutorials
Machine Learning Tutorials
Big Data
Big Data Tutorials
Hadoop Ecosystem Tutorials
Apache Spark Tutorials
Apache Flink Tutorials
Apache Kafka Tutorials
Python Tutorials
Python Tutorials
TensorFlow Tutorials
Pandas Tutorials
Django Tutorials
BI Tutorials
Tableau Tutorials
Power BI Tutorials
QlikView Tutorials
Qlik Sense Tutorials
SAP HANA Tutorials
SQL & NoSQL
SQL Tutorials
Cassandra Tutorials
MongoDB Tutorials
IoT Tutorials
R Tutorials
SAS Tutorials
AI Tutorials
Categories
Programming
C Tutorials
Scala Tutorials
Java Tutorials
Spring Tutorials
Cloud
Cloud Computing Tutorials
AWS Tutorials
Android Tutorials
Blockchain Tutorials
Linux Tutorials
JavaScript Tutorials
AngularJS Tutorials
Courses
Big Data Hadoop & Spark Scala
Python Course
Big Data & Hadoop
Apache Kafka
Apache Spark & Scala


DataFlair
Learn Today. Lead Tomorrow.


Machine Learning Tutorials / Python Tutorials
0
PREVIOUS
NEXT  

Python Machine Learning Tutorial  Tasks and Applications

by  · Updated · mber 28, 2018
Keeping you updated with latest technology trends, Join DataFlair on Telegram

1. Python Machine Learning Tutorial

In this Python Machine Learning Tutorial, we will introduce you to machine learning with Python. Moreover, we will discuss Python Machine Learning tasks, steps, and applications. Then, we will take a look at 10 tech giants that adapt Python Machine Learning to improve what they do.
So, lets start the Python Machine Learning Tutorial.
Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Tasks and Applications

2. Introduction to Machine Learning With Python

In this Python Machine Learning Tutorial, Machine Learning also termed ML. It is a subset of AI(Artificial Intelligence) and aims to grants computers the ability to learn by making use of statistical techniques. It deals with algorithms that can look at data to learn from it and make predictions.
Do you know about statistics in Python

3. Tasks in Machine Learning Using Python

With Python Machine Learning, we divide the tasks of Machine Learning Algorithms in Python into two broad categories- Supervised and Unsupervised.
Python Machine Learning Tutorial
Python Machine Learning Tutorial  Tasks of Machine learning

a. Supervised Learning

Here, a learning signal/ feedback is available to the system; we give it to sample data to learn from. The computer holds example inputs and desired outputs with the goal of learning a general rule that maps inputs to outputs. One such example of Python Machine Learning will be to search for images on Facebook using keywords centered around the contents of the image. Under Supervised Learning, we have the following kinds of Python machine Learning-
Semi-Supervised Learning- The computer receives an incomplete training signal. This is a training set with some target outputs missing.
Active Learning- The computer can secure training labels for only some instances. It also needs to make an optimal choice of objects to secure labels.
Reinforcement Learning- In this, the training data comes as feedback on how a program acts in a dynamic environment. Examples of this include driving a vehicle or playing against an opponent.
Steps involved in Supervised Machine Learning-
Training
testing
Among many Supervised Machine Learning Algorithms for beginners we observe, here we list some-
Lets discuss Machine Learning Applications
Decision trees
Support Vector Machines
Naïve Bayes
k-nearest neighbor
Linear regression

b. Unsupervised Learning

In unsupervised learning, the Python Machine Learning Algorithm receives no labels; we only give the machine a set of inputs. It must rely on itself to find structure in its input. This kind of learning can be a goal or a means toward future learning. We can classify unsupervised learning as-
Clustering- The act of grouping data inherently. One example of this will be to group consumers by their shopping habits so they can target the right consumers to advertise.
Association- In association, we identify rules explaining large sets of our data. One example will be to associate books around author/ category.
Of the many Unsupervised Machine Learning Algorithms, we observe, here are a couple-
K-means clustering
Hierarchical clustering

4. Steps in Python Machine Learning 

We follow the following steps in Machine Learning Using Python-
(一) Collecting data.
(二) Filtering data.
(三) Analyzing data.
(四) Training algorithms.
(五) Testing algorithms.
(六) Using algorithms for future predictions.

5. Applications of Python Machine Learning

Where does machine learning with Python come to use? Lets learn Applications of Machine Learning with Python:
Python Machine Learning Tutorial
Python Machine Learning Tutorial  Applications of Machine learning

a. Fighting and filtering webspam and malware

With rule-based spam filtering, latest tricks by spammers can go unnoticed. e-mail clients make use of machine learning to ensure its spam filters stay updated. Other than that, imagine getting to Google and searching for something only to find irrelevant listings right at the top. To fight these situations, Google uses deep learning, a neural network that takes data from users and from NLP, and determines the nature of the email in question. Some spam-filtering techniques under ML are Multi-Layer Perceptron and C 4.5 Decision Tree Induction.
Lets have a look at Python ML Techniques

b. Refining search-engine results

Suppose you went up to Google and typed in the keywords DIY lampshade. If you visit one or more of the top listings and stay for a while, Google assumes it did a good job serving your request. If, however, you end up on the third page and have not visited any result, Google knows it could have done better. So, it improves search results next time.

c. Virtual Personal Assistants

With assistants like Siri, Alexa, and Google Now, the term virtual personal assistant needs no explanation. This help finds information for you, make calls, set alarms, and check the weather among all other things they can do. And to make this easy for you, all they need you to do is use your voice and command them to do it for you. When youve got your hands filthy, or if youve just woken up and do not wish to lay your eyes on the light of a screen, this comes in handy. Not to forget the huge importance of this for those handicapped.
How you involve with them helps them collect and refine that information. This is machine learning and this is how they generate better results next time.

d. Social Media Services

On social media, facilities like People You May Know and Face Recognition work via machine learning. Considering your activity like the profiles you visit, the people you befriend, the people you tag, Facebook curates a list of suggestions for you to enrich your experience and make you stay.

e. Online customer support

Some websites will pop a live chat option up to make your stay in case you need a query to be answered. For some, it isnt live but is a chatbot. Such a bot pulls information from the website and delivers it to the customer. The machine learning algorithms make it possible to improve this experience.
Lets discuss Train and Test Set in Python ML

f. Product recommendations

Shopping giants like Jabong and Amazon curate a list of products similar to the ones youre visiting. They also mail you shopping suggestions. This is machine learning behind the scenes; it pays attention to your past purchases, wishlist, cart contents, brand preferences, and so.

g. Online fraud detection

Companies like PayPal use ML to fight against issues like money laundering. They compare millions of transactions to differentiate between those legitimate and illegitimate.

h. Video Surveillance

With ML, video surveillance systems can detect a possible crime ahead of it. Risque behavior like people standing motionless for a while monitoring a situation, napping on a bench, and following another individual can alert human attendants. When this can prevent a mishap and save a life, incidents like these help improve such surveillance services.
Lets know why we should learn Machine Learning

i. Automatic Translation

ML makes it possible to translate text from one language to another. The algorithm learns how words fit together and use that to improve the translation. This is also possible to text on images. This is done with neural networks to identify letters in the images. It translates the text and then puts it back onto the picture.

6. Companies Using Python Machine Learning

Of many others, the following 10 companies make use of machine learning tools and technologies to grow and improve their functions.
Python Machine Learning Tutorial
Python Machine Learning Tutorial  Companies

a. Apple

Apple was the first to ship a voice assistant on a smartphone. And with HomePod, it aspires to take this a step further.
Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Apple
With the rising competition, it is the technology and the end user that benefits. Apple paid $200 to purchase Lattice Data, which can convert unstructured data into a structured form using ML. It also develops in-house machine learning systems.

b. Google

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Google
Google offers, to developers, multiple cloud-based services. One of these is the Google Cloud AI machine learning tools. Recently, Google launched an AI chatbot that will answer messages for you. This is like a sophisticated auto-response email.

c. Microsoft

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Microsoft
Microsoft purchased LinkedIn a few years ago at $26 billion and has lately been the third-biggest spender on acquisitions. Maluuba, a Canadian tech company that houses a very impressive deep learning research lab for Natural Language Understanding.

d. Twitter

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Twitter
Ever since Facebook changed its algorithm to favor posts from friends and family over news articles from reputed sources, Twitters profitability has raised. Here, machine learning makes it possible to find out what people might be interested in and curate content for them.

e. Intel

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Intel
Intel is the largest chipmaker in the world. In the last few years, it acquired Nervana Systems (manufacturer of chips for data center servers) at a capital of $400 million. Nervana chips can transfer data at around 2.4 terabytes per second at a low latency.
Have a look at the advantages & disadvantages of Machine learning

f. Baidu

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Baidu
Baidu is a Chinese search giant and takes a keen interest in Natural Language Processing. It also aims to develop a functioning voice-activated search facility. Recently, it acquired Kitt.ai, which has a portfolio of chatbots and voice-based applications. Very easily, Baidu is the 10th largest spender on acquisitions.

g. IBM

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  IBM
Back in the 1990s, IBM challenged Garry Kasparov, Russias greatest chess player, to a match against Deep Blue, a computer by IBM. Kasparov won the first match and flunked the next few. Later, computer Watson AI beat contestants on the quiz show Jeopardy!. More recently, the machine won the ancient board game Go in a recent human-vs-machine contest.

h. Salesforce

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Salesforce
Salesforce is the sixth-largest buyer of AI companies over the last five years, CB Insights claims. Recently, it said it had a year of Einstein technology- one that analyzes each aspect of a customers relationship with a company.

i. Pindrop

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial  Pindrop
Pindrop claims to present a pioneering technology for recognizing fraudulent activity over the phone channel. In what it calls phoneprinting, for every call, it analyzes 1,300 unique call features and creates an audio fingerprint for each. Such features include noise, location, number history, and call type. It flags suspicious calls and can spot ID spoofing, voice distortion, and social engineering.

j. Qubit

Python Machine Learning
Python Machine Learning Tutorial- Qubit
Qubit has an AI-powered personalized shopping app, Aura. This has a database of products in a range of categories like fashion, clothing, and cosmetics. Pending patents suggest an Instagram-like feed of product images.
So, this was all in Python Machine Learning Tutorial. Hope you like our explanation of Machine Learning Python Course.

7. Python Machine Learning Tutorial  Conclusion

Hence, in this Python Machine Learning Tutorial, we discussed what is Python Machine Learning and tasks in Python and Machine Learning. Moreover, we discussed applications of Python Machine Learning. Also, we saw companies using Machine Learning with Python. By now, we realize machine learning is powerful. Lets delve into the world of ML and learn something new. Still, if you have any doubt regarding Python Machine Learning, ask in the comment tab.
See also  
Data Processing in Python ML
For reference

  PREVIOUS
NEXT  
Tags: 
 

Leave a Reply 

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.



Python Tutorials
Python  Introduction
Python  Features
Python  Pros and Cons
Python  Master Guide
Python  Best Practices
Python  Reasons to Learn
Python  Tools
Python 3.8 Features
Python  Install on Windows
Python  Advantages over Java
Python  Syntax
Python  Comments, Indentations and Statements
Python  Random Number
Python  Variables and Data Types
Python  Variable Scope
Python  Identifiers
Python  Number Types
Python  Strings
Python  Interpreter
Python  Operators
Python  Bitwise Operators
Python  Comparison Operators
Python  Operator Overloading
Python  Ternary Operator
Python  Operator Precedence
Python  Namespaces
Python  Decision Making
Python  Implement Switch Case
Python  Data Structures
Python  Lists
Python  Tuples
Python  Sets & Booleans
Python  List Comprehension
Python  Loops in Python
Python  Functions
Python  Function Arguments
Python  Built-in Functions
Python  Range() Function
Python  Zip Function
Python  Eval Function
Python  exec Function
Python  repr Function
Python  Collections Module
Python  Counters
Python  Namedtuples
Python  Dictionaries
Python  DefaultDict
Python  OrderedDict
Python  DateTime
Python  Modules
Python  Serialization
Python  Packages
Python  Python OS Module
Python  Python pprint Module
Python  Virtual Environment
Python  Date and Time
Python  Calendar Module
Python  Recursion
Python  Lambda Expression
Python  Decorators
Python  Generators
Python  Iterators
Python  Closures
Python  Classes
Python  Methods
Python  Constructors
Python  Object
Python  Inheritance
Python  Multiple Inheritance
Python  Compilers & Interpreters
Python  ZipFile
Python  File I/O
Python  File Handling
Python  Copy A File
Python  Shallow & Deep Copy
Python  Rename A File
Python  Errors and Exceptions
Python  Exception Handling
Python  Assert Statements
Python  Directories
Python  Iterables
Python  Itertool
Python  Property
Python  Sequences and Collections
Python  Multithreading
Python  Regular Expressions
Python  Debugger
Python  Multi Processing
Python  XML Processing
Python  CGI Programming
Python  Library
Python  Math Libraries
Python  SciPy
Python  NumPy
Python  Pandas
Python  PyQT
Python  Array Module
Python  Database Access
Python  Programming with C
Python  Frameworks
Python  Flask
Python  Django
Python  Forensics
Python  Network Programming
Python  Image Processing 
Python  Sending Email
Python  GUI Programming
Python  Unittest
Python  Logging
Python  Slice
Python  Subprocess Module
Python  sys Module
Python  Terminologies Part 1
Python  Terminologies Part 2
Python  OpenCV & Computer Vision
Python  OpenCV Features
Python  OpenCV Environment Setup
Python  Read, Display & Save Image in OpenCV
Python  Computer Vision Techniques
Python  Reasons Why Learn Python
Python  Best Python Books
Python  Applications
Python  Healthcare
Python  Stock Market
Python  Case Studies
Case Study  Python at Netflix
Python  Tuples vs Lists
Python  Modules vs Packages
Python  Generators vs Iterators
Python  Methods vs Functions
Python vs Scala
Python vs Java
Python vs R
Python For Beginners  Infographic
Python Features  Infographic
Python for Data Science
Learn Python for Data Science
Python  Data Science Tutorial
Mastering Python for Data Science
Python  Data Science Installation
Python  Data Cleansing & Operations
Python  Data File Formats
Python  Relational Database
Python  NoSQL Database
Python  Stemming & Lemmatization
Python  Aggregation & Data Wrangling
Python  Statistics
Python  Descriptive Statistics
Python  Probability Distributions
Python Anaconda Tutorial
Python  Matplotlib
Python  Scatter & Box Plots
Python  Bubble & 3D Charts
Python  Heatmap & Word Cloud
Python  Histogram & Bar Plot
Python  Geographical Map & Graph
Python  Time Series
Python  Linear Regression
Python  Importance for ML
Python ML  Tutorial
Python ML  Environment Setup
Python ML  Data Pre-Processing
Python ML  Train and Test Set
Python ML  Techniques
Python ML  Application
Python ML  Algorithms
Python Deep Learning Tutorial
Python DL  Environment Setup
Python DL  Application
Python DL  Python Libraries
Python DL  Deep Neural Networks
Python DL  Computational Graphs
Python AI Tutorial
Python AI  NLTK
Python AI  Speech Recognition
Python AI  NLP Tutorial
Python AI  Heuristic Search
Python AI  Genetic Algorithms
Python AI  Computer Vision
Python AI  Logic Programming
Python Career Guides
Python  Interesting Facts
Python  Demand
Python  Future
Python  Career Opportunities
Python  How Fresher Gets Job
Python  Create Resume
Python  Career Path
Python  Become Developer
Python Career  Infographic
Python Projects
Top Python Projects with source code
Python Interview Questions
Python  Beginners Interview Questions
Python  Intermediates Interview Questions
Python  Experts Interview Questions 
Python Quiz
Python Quiz- Part 1
Python Quiz- Part 2
Python Quiz- Part 3


Home About us Contact us Terms and Conditions Privacy Policy Disclaimer Write For Us Success Stories

Popular Courses
Hadoop Tutorials logoHadoop + Spark Course
Hadoop Tutorials logoBig Data Hadoop Course
Spark Tutorials logoSpark Scala Course
Python Course logoPython Course
Popular Tutorials
Hadoop Tutorials logoHadoop Tutorials
Spark Tutorials logoSpark Tutorials
Flink Tutorials logoFlink Tutorials
Tableau Tutorials logoTableau Tutorials
Power BI Tutorials logoPower BI Tutorials
Popular Tutorials
Data Science Tutorials logoData Science Tutorials
Machine Learning Tutorials logoMachine Learning Tutorials
Python Tutorials logoPython Tutorials
R Tutorials logoR Tutorials
SAS Tutorials logoSAS Tutorials


DataFlair © 2020. All Rights Reserved.