Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Opis

BREZ OGLASA | BREZ OGLASOV

Umetna inteligenca je inteligenca, ki jo izkazujejo stroji, v nasprotju z inteligenco, ki jo do leta 2020 pokažejo ljudje. Ta vadnica pokriva osnovne koncepte različnih področij umetne inteligence, kot so umetne nevronske mreže, obdelava naravnega jezika, strojno učenje, globoko učenje, genetski algoritmi itd. ., in njegovo izvedbo v Pythonu.

V tej vadnici se bomo naučili uporabljati ogrodje globokega učenja, imenovano Caffe2 (konvolucijska arhitektura za hitro vdelavo funkcij). Poleg tega bomo leta 2020 razumeli razliko med tradicionalnim strojnim učenjem in globokim učenjem, kakšne so nove funkcije v Caffe2 v primerjavi s Caffejem in navodila za namestitev za Caffe2.

H2O je odprtokodno ogrodje strojnega učenja s popolnoma preizkušenimi implementacijami več splošno sprejetih algoritmov ML. Leta 2020 boste morali le pobrati algoritem iz njegovega ogromnega skladišča in ga uporabiti v svojem naboru podatkov. Vsebuje najpogosteje uporabljene statistične algoritme in algoritme ML. H2O ponuja odprtokodno platformo, ki je enostavna za uporabo, za uporabo različnih algoritmov ML na danem nizu podatkov.

Python je splošni programski jezik na visoki ravni, ki se pogosto uporablja v znanosti o podatkih in za izdelavo algoritmov za globoko učenje. Ta kratka vadnica predstavlja Python in njegove knjižnice, kot so Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; ogrodja, kot so Theano, TensorFlow, Keras.

Keras je odprtokodno ogrodje globokega učenja za python. Razvil ga je raziskovalec umetne inteligence pri Googlu po imenu Francois Chollet. Vodilne organizacije, kot so Google, Square, Netflix, Huawei in Uber, trenutno uporabljajo Keras. Ta vadnica vodi skozi namestitev Keras, osnove globokega učenja, modele Keras, plasti Keras, module Keras in končno zaključi z nekaterimi aplikacijami v realnem času v letu 2020.

KNIME ponuja grafični vmesnik za razvoj. Uvedba KNIME je prinesla razvoj modelov strojnega učenja v pristojnost običajnega človeka.

Logistična regresija je statistična metoda klasifikacije predmetov. V tej vadnici se bomo osredotočili na reševanje problema binarne klasifikacije z uporabo tehnike logistične regresije.

Današnja umetna inteligenca (AI) je daleč presegla navdušenje blockchaina in kvantnega računalništva. Razvijalci to zdaj izkoriščajo pri ustvarjanju novih modelov strojnega učenja in za ponovno usposabljanje obstoječih modelov za boljšo zmogljivost in rezultate.

Pybrain je odprtokodna knjižnica za strojno učenje, implementirana z uporabo pythona. Knjižnica vam ponuja nekaj preprostih algoritmov za usposabljanje za omrežja, nabore podatkov, trenerje za usposabljanje in testiranje omrežja.

TensorFlow je odprtokodno ogrodje strojnega učenja za vse razvijalce. Uporablja se za izvajanje aplikacij strojnega in globokega učenja. Za razvoj in raziskovanje fascinantnih zamisli o umetni inteligenci je Googlova ekipa ustvarila TensorFlow. TensorFlow je zasnovan v programskem jeziku Python.

Theano je knjižnica Python, ki vam omogoča definiranje matematičnih izrazov, ki se uporabljajo v strojnem učenju, optimizacijo teh izrazov in njihovo zelo učinkovito ovrednotenje z odločno uporabo grafičnih procesorjev na kritičnih področjih.

Časovna vrsta je zaporedje opazovanj v določenem obdobju. Najenostavnejši primer časovne serije, s katero se vsi srečujemo vsak dan, je sprememba temperature čez dan, teden, mesec ali leto. Analiza časovnih podatkov nam lahko da koristen vpogled v to, kako spremenljivka spreminja skozi čas.

Strojno učenje (ML) je v bistvu tisto področje računalništva, s pomočjo katerega lahko računalniški sistemi zagotovijo smisel podatkov na približno enak način kot ljudje. Preprosto povedano, ML je vrsta umetne inteligence, ki z uporabo algoritma ali metode izlušči vzorce iz neobdelanih podatkov. Ključni poudarek ML je omogočiti računalniškim sistemom, da se učijo iz izkušenj brez izrecnega programiranja ali človeškega posredovanja.