Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Opis

DARMOWE REKLAMY | BEZ REKLAM

Sztuczna inteligencja to inteligencja demonstrowana przez maszyny, w przeciwieństwie do inteligencji wyświetlanej przez ludzi do roku 2020. Ten samouczek obejmuje podstawowe pojęcia z różnych dziedzin sztucznej inteligencji, takich jak sztuczne sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie maszynowe, głębokie uczenie, algorytmy genetyczne itp. . i jego implementacja w Pythonie.

W tym samouczku dowiemy się, jak korzystać z platformy uczenia głębokiego o nazwie Caffe2 (Architektura splotowa do szybkiego osadzania funkcji). Ponadto w 2020 zrozumiemy różnicę między tradycyjnym uczeniem maszynowym a głębokim uczeniem, jakie są nowe funkcje w Caffe2 w porównaniu do Caffe oraz instrukcje instalacji dla Caffe2.

H2O to platforma uczenia maszynowego typu open source z w pełni przetestowanymi implementacjami kilku powszechnie akceptowanych algorytmów ML. W 2020 r. wystarczy pobrać algorytm z jego ogromnego repozytorium i zastosować go do swojego zbioru danych. Zawiera najczęściej używane algorytmy statystyczne i ML.H2O zapewnia łatwą w użyciu platformę open source do stosowania różnych algorytmów ML na danym zbiorze danych.

Python to uniwersalny język programowania wysokiego poziomu, który jest szeroko stosowany w nauce o danych i do tworzenia algorytmów głębokiego uczenia. Ten krótki samouczek przedstawia język Python i jego biblioteki, takie jak Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; frameworki takie jak Theano, TensorFlow, Keras.

Keras to platforma głębokiego uczenia typu open source dla Pythona. Został opracowany przez badacza sztucznej inteligencji w Google o nazwisku Francois Chollet. Wiodące organizacje, takie jak Google, Square, Netflix, Huawei i Uber, korzystają obecnie z Keras. Ten samouczek opisuje instalację Keras, podstawy głębokiego uczenia, modele Keras, warstwy Keras, moduły Keras i ostatecznie kończy się kilkoma aplikacjami czasu rzeczywistego w 2020 roku.

KNIME zapewnia graficzny interfejs do programowania. Wprowadzenie KNIME przyniosło rozwój modeli uczenia maszynowego w zasięgu zwykłego człowieka.

Regresja logistyczna to statystyczna metoda klasyfikacji obiektów. W tym samouczku skupimy się na rozwiązaniu problemu klasyfikacji binarnej przy użyciu techniki regresji logistycznej.

Dzisiejsza sztuczna inteligencja (AI) znacznie przewyższyła szum związany z blockchainem i obliczeniami kwantowymi. Deweloperzy wykorzystują to teraz, tworząc nowe modele uczenia maszynowego i ponownie trenując istniejące modele, aby uzyskać lepszą wydajność i wyniki.

Pybrain to biblioteka typu open source do uczenia maszynowego zaimplementowana przy użyciu Pythona. Biblioteka oferuje kilka łatwych w użyciu algorytmów szkoleniowych dla sieci, zestawów danych, trenerów do trenowania i testowania sieci.

TensorFlow to platforma uczenia maszynowego typu open source dla wszystkich programistów. Służy do wdrażania aplikacji uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. Aby rozwijać i badać fascynujące pomysły na sztuczną inteligencję, zespół Google stworzył TensorFlow. TensorFlow został zaprojektowany w języku programowania Python.

Theano to biblioteka Pythona, która pozwala definiować wyrażenia matematyczne używane w uczeniu maszynowym, optymalizować te wyrażenia i bardzo wydajnie je oceniać, zdecydowanie wykorzystując procesory graficzne w krytycznych obszarach.

Szereg czasowy to sekwencja obserwacji w pewnym okresie. Najprostszym przykładem szeregu czasowego, z którym każdy z nas spotyka się na co dzień, jest zmiana temperatury w ciągu dnia, tygodnia, miesiąca lub roku. zmienia się w czasie.

Uczenie maszynowe (ML) jest w zasadzie tą dziedziną informatyki, za pomocą której systemy komputerowe mogą nadać sens danym w taki sam sposób, jak robią to ludzie. Mówiąc prościej, ML to rodzaj sztucznej inteligencji, która wydobywa wzorce z surowych danych za pomocą algorytmu lub metody. Głównym celem ML jest umożliwienie systemom komputerowym uczenia się na podstawie doświadczenia bez wyraźnego zaprogramowania lub interwencji człowieka.