Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Apraksts

REKLĀMAS BEZMAKSAS | NAV REKLĀMU

Mākslīgais intelekts ir intelekts, ko demonstrē mašīnas, atšķirībā no intelekta, ko rāda cilvēki līdz 2020. gadam. Šajā apmācībā ir ietverti dažādu mākslīgā intelekta jomu pamatjēdzieni, piemēram, mākslīgie neironu tīkli, dabiskās valodas apstrāde, mašīnmācīšanās, dziļā mācīšanās, ģenētiskie algoritmi utt. ., un tā ieviešana Python.

Šajā apmācībā mēs uzzināsim, kā izmantot padziļinātas mācīšanās sistēmu ar nosaukumu Caffe2 (konvolucionālā arhitektūra ātrai funkciju iegulšanai). Turklāt 2020. gadā mēs sapratīsim atšķirību starp tradicionālo mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos, kādas ir Caffe2 jaunās funkcijas, salīdzinot ar Caffe, un Caffe2 instalēšanas instrukcijas.

H2O ir atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās ietvars ar vairāku plaši atzītu ML algoritmu pilnībā pārbaudītām implementācijām. 2020. gadā jums vienkārši ir jāpaņem algoritms no tā milzīgās krātuves un jāpiemēro tas savā datu kopā. Tas satur visplašāk izmantotos statistikas un ML algoritmus. H2O nodrošina viegli lietojamu atvērtā pirmkoda platformu dažādu ML algoritmu pielietošanai noteiktā datu kopā.

Python ir vispārējas nozīmes augsta līmeņa programmēšanas valoda, ko plaši izmanto datu zinātnē un dziļas mācīšanās algoritmu izstrādei. Šī īsa apmācība iepazīstina ar Python un tā bibliotēkām, piemēram, Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; ietvariem, piemēram, Theano, TensorFlow, Keras.

Keras ir atvērtā koda dziļās mācīšanās ietvars python. To ir izstrādājis Google mākslīgā intelekta pētnieks Fransuā Šolē. Vadošās organizācijas, piemēram, Google, Square, Netflix, Huawei un Uber, pašlaik izmanto Keras. Šajā apmācībā ir aprakstīta Keras instalēšana, dziļās mācīšanās pamati, Keras modeļi, Keras slāņi, Keras moduļi un visbeidzot ar dažām reāllaika lietojumprogrammām 2020. gadā.

KNIME nodrošina grafisko saskarni izstrādei. KNIME ieviešana ir padarījusi mašīnmācības modeļu izstrādi parasta cilvēka kompetencē.

Loģistiskā regresija ir statistiska objektu klasifikācijas metode. Šajā apmācībā mēs pievērsīsimies binārās klasifikācijas problēmas risināšanai, izmantojot loģistikas regresijas paņēmienu.

Mūsdienu mākslīgais intelekts (AI) ir tālu pārspējis blokķēdes un kvantu skaitļošanas ažiotāžu. Izstrādātāji tagad izmanto šīs priekšrocības, veidojot jaunus mašīnmācīšanās modeļus un pārkvalificējot esošos modeļus, lai nodrošinātu labāku veiktspēju un rezultātus.

Pybrain ir atvērtā pirmkoda bibliotēka mašīnmācībai, kas ieviesta, izmantojot python. Bibliotēka piedāvā dažus viegli lietojamus apmācības algoritmus tīkliem, datu kopām, pasniedzējiem, lai apmācītu un pārbaudītu tīklu.

TensorFlow ir atvērtā pirmkoda mašīnmācīšanās sistēma visiem izstrādātājiem. To izmanto mašīnmācības un dziļās mācīšanās lietojumprogrammu ieviešanai. Lai izstrādātu un pētītu aizraujošas idejas par mākslīgo intelektu, Google komanda izveidoja TensorFlow. TensorFlow ir izstrādāts Python programmēšanas valodā.

Theano ir Python bibliotēka, kas ļauj definēt mašīnmācībā izmantotās matemātiskās izteiksmes, optimizēt šīs izteiksmes un ļoti efektīvi novērtēt tās, apņēmīgi izmantojot GPU kritiskās jomās.

Laika rinda ir novērojumu secība noteiktā laika posmā. Vienkāršākais piemērs laikrindai, ar kuru mēs visi saskaramies ikdienā, ir temperatūras izmaiņas dienas vai nedēļas, mēneša vai gada laikā. Laika datu analīze var sniegt mums noderīgu ieskatu par mainīgo lielumu. mainās laika gaitā.

Mašīnmācība (ML) būtībā ir tā datorzinātnes joma, ar kuras palīdzību datorsistēmas var nodrošināt datu jēgu tāpat kā cilvēki. Vienkāršiem vārdiem sakot, ML ir mākslīgā intelekta veids, kas izvelk modeļus no neapstrādātajiem datiem, izmantojot algoritmu vai metodi. ML galvenais mērķis ir ļaut datorsistēmām mācīties no pieredzes bez nepārprotamas programmēšanas vai cilvēka iejaukšanās.