Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Опис

БЕЗ РЕКЛАМИ | БЕЗ РЕКЛАМИ

Штучний інтелект – це інтелект, який демонструють машини, на відміну від інтелекту, який демонструють люди до 2020 року. Цей підручник охоплює основні концепції різних галузей штучного інтелекту, як-от штучні нейронні мережі, обробка природної мови, машинне навчання, глибоке навчання, генетичні алгоритми тощо. ., і його реалізація в Python.

У цьому підручнику ми навчимося використовувати фреймворк глибокого навчання під назвою Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding). Крім того, у 2020 році ми зрозуміємо різницю між традиційним машинним навчанням і глибоким навчанням, які нові функції є в Caffe2 порівняно з Caffe та інструкції зі встановлення для Caffe2.

H2O — це платформа машинного навчання з відкритим вихідним кодом із повністю перевіреними реалізаціями кількох загальноприйнятих алгоритмів машинного навчання. У 2020 році вам просто потрібно буде взяти алгоритм із величезного репозиторію та застосувати його до свого набору даних. Він містить найбільш поширені статистичні алгоритми та алгоритми машинного навчання. H2O надає просту у використанні платформу з відкритим кодом для застосування різних алгоритмів машинного навчання до заданого набору даних.

Python — це мова програмування загального призначення високого рівня, яка широко використовується в науці про дані та для створення алгоритмів глибокого навчання. Цей короткий посібник знайомить із Python та його бібліотеками, такими як Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; такі фреймворки, як Theano, TensorFlow, Keras.

Keras — це фреймворк глибокого навчання з відкритим кодом для python. Він був розроблений дослідником штучного інтелекту в Google на ім'я Франсуа Шолле. Провідні організації, такі як Google, Square, Netflix, Huawei та Uber, наразі використовують Keras. У цьому підручнику описано встановлення Keras, основи глибокого навчання, моделі Keras, шари Keras, модулі Keras і, нарешті, завершується деякими програмами в реальному часі у 2020 році.

KNIME надає графічний інтерфейс для розробки. З появою KNIME розробка моделей машинного навчання стала доступною для звичайної людини.

Логістична регресія - це статистичний метод класифікації об'єктів. У цьому підручнику ми зосередимося на вирішенні проблеми бінарної класифікації за допомогою техніки логістичної регресії.

Сучасний штучний інтелект (ШІ) значно перевершив ажіотаж, пов’язаний із блокчейном і квантовими обчисленнями. Тепер розробники використовують цю перевагу для створення нових моделей машинного навчання та перенавчання існуючих моделей для кращої продуктивності та результатів.

Pybrain — це бібліотека з відкритим кодом для машинного навчання, реалізована за допомогою python. Бібліотека пропонує кілька простих у використанні алгоритмів навчання для мереж, наборів даних, інструкторів для навчання та тестування мережі.

TensorFlow — це платформа машинного навчання з відкритим кодом для всіх розробників. Він використовується для реалізації програм машинного та глибокого навчання. Для розробки та дослідження захоплюючих ідей щодо штучного інтелекту команда Google створила TensorFlow. TensorFlow розроблено мовою програмування Python.

Theano — це бібліотека Python, яка дозволяє визначати математичні вирази, що використовуються в машинному навчанні, оптимізувати ці вирази та дуже ефективно оцінювати їх шляхом рішучого використання графічних процесорів у критичних областях.

Часовий ряд — це послідовність спостережень за певний період. Найпростішим прикладом часового ряду, з яким ми стикаємося щодня, є зміна температури протягом дня, тижня, місяця чи року. Аналіз часових даних може дати нам корисну інформацію про те, як змінна змінюється з часом.

Машинне навчання (ML) — це, по суті, та галузь інформатики, за допомогою якої комп’ютерні системи можуть надавати сенс даних приблизно так само, як це роблять люди. Простими словами, ML — це тип штучного інтелекту, який витягує шаблони з необроблених даних за допомогою алгоритму або методу. Основна мета ML полягає в тому, щоб дозволити комп’ютерним системам навчатися на досвіді без явного програмування чи втручання людини.