مقاله متنی با عنوان «استفاده از پایتون در دادکاوی و یادگیری ماشین برای تحلیل داده‌های حجیم حاصل از زیرساخت‌های هوشمند»

هدف: بحث در مورد استفاده از پایتون در داده کاوی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده‌های بزرگ تولید شده توسط زیرساخت‌های هوشمند.

مخاطب‌های هدف: دانشمندان داده، محققان، علاقه مندان به برنامه نویسی.

نکات کلیدی برای پوشش:

آشنایی با زمینه داده کاوی و یادگیری ماشین در زمینه تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ از زیرساخت‌های هوشمند.
بحث در مورد مزایای زبان برنامه نویسی پایتون برای داده‌های کاوی و وظایف یادگیری ماشین، از جمله اکوسیستم غنی از کتابخانه‌ها و چارچوب‌ها.
اکتشاف کتابخانه‌های محبوب پایتون برای داده کاوی و یادگیری ماشین، مانند پاندا، Numpy، Scikit-Learn و Tensorflow.
نمای کلی از داده‌های مختلف کاوی و یادگیری ماشین که معمولا برای تجزیه و تحلیل داده‌های زیرساخت‌های هوشمند مانند خوشه‌بندی، رگرسیون، طبقه‌بندی و تشخیص ناهنجاری استفاده می‌شود.
بررسی مطالعات موردی و نمونه‌های عملی که نشان‌دهنده کاربرد پایتون در تجزیه و تحلیل داده‌های زیرساخت‌های هوشمند و استخراج بینش‌های ارزشمند است.

لحن: فنی، برنامه نویسی متمرکز و بر برجسته کردن استفاده از پایتون در داده کاوی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ از زیرساخت‌های هوشمند متمرکز شده است.

کلیدواژه‌ها: زیرساخت‌های هوشمند، پایتون، دادکاوی، یادگیری ماشین، تحلیل داده‌ها