Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Описание

БЕЗ РЕКЛАМИ | БЕЗ РЕКЛАМИ

Изкуственият интелект е интелектът, демонстриран от машини, за разлика от интелекта, показан от хората до 2020 г. Този урок обхваща основните концепции на различни области на изкуствения интелект като изкуствени невронни мрежи, обработка на естествен език, машинно обучение, дълбоко обучение, генетични алгоритми и т.н. ., и внедряването му в Python.

В този урок ще научим как да използваме рамка за дълбоко обучение, наречена Caffe2 (конволюционна архитектура за бързо вграждане на функции). Освен това през 2020 г. ще разберем разликата между традиционното машинно обучение и дълбокото обучение, какви са новите функции в Caffe2 в сравнение с Caffe и инструкциите за инсталиране на Caffe2.

H2O е рамка за машинно обучение с отворен код с напълно тествани реализации на няколко широко приети ML алгоритми. През 2020 г. просто трябва да вземете алгоритъма от неговото огромно хранилище и да го приложите към вашия набор от данни. Той съдържа най-широко използваните статистически и ML алгоритми. H2O предоставя лесна за използване платформа с отворен код за прилагане на различни ML алгоритми върху даден набор от данни.

Python е език за програмиране на високо ниво с общо предназначение, който се използва широко в науката за данни и за създаване на алгоритми за дълбоко обучение. Този кратък урок представя Python и неговите библиотеки като Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; рамки като Theano, TensorFlow, Keras.

Keras е рамка за дълбоко обучение с отворен код за python. Той е разработен от изследовател на изкуствения интелект в Google на име Франсоа Шоле. Водещи организации като Google, Square, Netflix, Huawei и Uber в момента използват Keras. Този урок преминава през инсталирането на Keras, основите на дълбокото обучение, моделите на Keras, слоевете на Keras, модулите на Keras и накрая завършва с някои приложения в реално време през 2020 г.

KNIME предоставя графичен интерфейс за разработка. Въвеждането на KNIME постави разработването на модели за машинно обучение в полезрението на обикновения човек.

Логистичната регресия е статистически метод за класифициране на обекти. В този урок ще се съсредоточим върху решаването на проблема с двоичната класификация с помощта на техниката на логистична регресия.

Днешният изкуствен интелект (AI) далеч надмина рекламата на блокчейн и квантовите изчисления. Сега разработчиците се възползват от това при създаването на нови модели за машинно обучение и за повторно обучение на съществуващите модели за по-добра производителност и резултати.

Pybrain е библиотека с отворен код за машинно обучение, реализирана с помощта на python. Библиотеката ви предлага някои лесни за използване алгоритми за обучение за мрежи, набори от данни, обучители за обучение и тестване на мрежата.

TensorFlow е рамка за машинно обучение с отворен код за всички разработчици. Използва се за внедряване на приложения за машинно обучение и дълбоко обучение. За да разработи и проучи очарователни идеи за изкуствен интелект, екипът на Google създаде TensorFlow. TensorFlow е проектиран на език за програмиране Python.

Theano е библиотека на Python, която ви позволява да дефинирате математически изрази, използвани в машинното обучение, да оптимизирате тези изрази и да ги оценявате много ефективно чрез решително използване на GPU в критични области.

Времевият ред е последователност от наблюдения за определен период. Най-простият пример за времеви редове, с които всички се сблъскваме ежедневно, е промяната в температурата през деня, седмицата, месеца или годината. Анализът на времеви данни е в състояние да ни даде полезна представа за това как една променлива промени във времето.

Машинното обучение (ML) е основно тази област на компютърните науки, с помощта на която компютърните системи могат да осигурят смисъл на данните по почти същия начин, както правят хората. С прости думи, ML е вид изкуствен интелект, който извлича модели от необработени данни чрез използване на алгоритъм или метод. Основният фокус на ML е да позволи на компютърните системи да се учат от опита, без да бъдат изрично програмирани или човешка намеса.