Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Опис

АДС ФРЕЕ | НО АДС

Вештачка интелигенција је интелигенција коју демонстрирају машине, за разлику од интелигенције коју показују људи до 2020. Овај водич покрива основне концепте различитих области вештачке интелигенције као што су вештачке неуронске мреже, обрада природног језика, машинско учење, дубоко учење, генетски алгоритми итд. ., и његову имплементацију у Питхон-у.

У овом водичу ћемо научити како да користимо оквир за дубоко учење под називом Цаффе2 (конволуциона архитектура за брзо уграђивање функција). Штавише, 2020. године ћемо разумети разлику између традиционалног машинског учења и дубоког учења, које су нове функције у Цаффе2 у поређењу са Цаффе-ом и упутства за инсталацију за Цаффе2.

Х2О је оквир за машинско учење отвореног кода са потпуно тестираним имплементацијама неколико широко прихваћених МЛ алгоритама. У 2020. само морате да покупите алгоритам из његовог огромног спремишта и примените га на свој скуп података. Садржи најчешће коришћене статистичке и МЛ алгоритме. Х2О пружа платформу отвореног кода лаку за коришћење за примену различитих алгоритама МЛ на датом скупу података.

Питхон је програмски језик опште намене високог нивоа који се широко користи у науци о подацима и за производњу алгоритама дубоког учења. Овај кратки водич представља Питхон и његове библиотеке као што су Нумпи, Сципи, Пандас, Матплотлиб; оквири попут Тхеано, ТенсорФлов, Керас.

Керас је оквир за дубоко учење отвореног кода за Питхон. Развио га је истраживач вештачке интелигенције у Гуглу по имену Франсоа Шоле. Водеће организације као што су Гоогле, Скуаре, Нетфлик, Хуавеи и Убер тренутно користе Керас. Овај водич пролази кроз инсталацију Керас-а, основе дубоког учења, Керас моделе, Керас слојеве, Керас модуле и коначно завршава са неким апликацијама у реалном времену у 2020.

КНИМЕ обезбеђује графички интерфејс за развој. Увођење КНИМЕ-а довело је до развоја модела машинског учења у делокруг обичног човека.

Логистичка регресија је статистички метод класификације објеката. У овом водичу ћемо се фокусирати на решавање проблема бинарне класификације користећи технику логистичке регресије.

Данашња вештачка интелигенција (АИ) је далеко надмашила популарност блокчејна и квантног рачунарства. Програмери сада користе ово у креирању нових модела машинског учења и да поново обуче постојеће моделе за боље перформансе и резултате.

Пибраин је библиотека отвореног кода за машинско учење имплементирано помоћу питхон-а. Библиотека вам нуди неке једноставне за коришћење алгоритама за обуку за мреже, скупове података, тренере за обуку и тестирање мреже.

ТенсорФлов је оквир за машинско учење отвореног кода за све програмере. Користи се за имплементацију апликација за машинско учење и дубоко учење. Да би развио и истраживао фасцинантне идеје о вештачкој интелигенцији, Гоогле тим је направио ТенсорФлов. ТенсорФлов је дизајниран у програмском језику Питхон.

Тхеано је Питхон библиотека која вам омогућава да дефинишете математичке изразе који се користе у машинском учењу, оптимизујете ове изразе и веома ефикасно их процените одлучним коришћењем ГПУ-а у критичним областима.

Временска серија је низ посматрања током одређеног периода. Најједноставнији пример временске серије са којом се свако од нас свакодневно сусреће је промена температуре током дана, недеље или месеца или године. Анализа временских података може нам дати корисне увиде о томе како променљива мења се током времена.

Машинско учење (МЛ) је у основи оно поље рачунарске науке уз помоћ које рачунарски системи могу дати смисао подацима на исти начин као што то чине људска бића. Једноставним речима, МЛ је врста вештачке интелигенције која извлачи обрасце из сирових података коришћењем алгоритма или методе. Кључни фокус МЛ је да омогући рачунарским системима да уче из искуства без експлицитног програмирања или људске интервенције.