Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Penerangan

PERCUMA IKLAN | TIADA IKLAN

Kecerdasan buatan ialah kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin, berbeza dengan kecerdasan yang dipaparkan oleh manusia menjelang 2020. Tutorial ini merangkumi konsep asas pelbagai bidang kecerdasan buatan seperti Rangkaian Neural Buatan, Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam, Algoritma genetik dll ., dan pelaksanaannya dalam Python.

Dalam tutorial ini, kita akan belajar cara menggunakan rangka kerja pembelajaran mendalam bernama Caffe2 (Seni Bina Konvolusi untuk Pembenaman Ciri Pantas). Lebih-lebih lagi pada tahun 2020, kami akan memahami perbezaan antara pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam, apakah ciri baharu dalam Caffe2 berbanding Caffe dan arahan pemasangan untuk Caffe2.

H2O ialah rangka kerja Pembelajaran Mesin sumber terbuka dengan pelaksanaan teruji penuh beberapa algoritma ML yang diterima secara meluas. Pada tahun 2020 anda hanya perlu mengambil algoritma daripada repositori besarnya dan menggunakannya pada set data anda. Ia mengandungi algoritma statistik dan ML yang paling banyak digunakan. H2O menyediakan platform sumber terbuka yang mudah digunakan untuk menggunakan algoritma ML yang berbeza pada set data tertentu.

Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi tujuan umum yang digunakan secara meluas dalam sains data dan untuk menghasilkan algoritma pembelajaran mendalam. Tutorial ringkas ini memperkenalkan Python dan perpustakaannya seperti Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; rangka kerja seperti Theano, TensorFlow, Keras.

Keras ialah rangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka untuk python. Ia telah dibangunkan oleh penyelidik kecerdasan buatan di Google bernama Francois Chollet. Organisasi terkemuka seperti Google, Square, Netflix, Huawei dan Uber sedang menggunakan Keras. Tutorial ini berjalan melalui pemasangan Keras, asas pembelajaran mendalam, model Keras, lapisan Keras, modul Keras dan akhirnya diakhiri dengan beberapa aplikasi masa nyata pada tahun 2020 .

KNIME menyediakan antara muka grafik untuk pembangunan. Pengenalan KNIME telah membawa pembangunan model Pembelajaran Mesin dalam bidang kuasa manusia biasa.

Regresi Logistik ialah kaedah statistik klasifikasi objek. Dalam tutorial ini, kami akan memberi tumpuan kepada menyelesaikan masalah klasifikasi binari menggunakan teknik regresi logistik.

Kecerdasan Buatan (AI) hari ini telah jauh mengatasi gembar-gembur blockchain dan pengkomputeran kuantum. Pembangun kini mengambil kesempatan daripada ini dalam mencipta model Pembelajaran Mesin baharu dan melatih semula model sedia ada untuk prestasi dan hasil yang lebih baik.

Pybrain ialah perpustakaan sumber terbuka untuk pembelajaran Mesin yang dilaksanakan menggunakan python. Perpustakaan ini menawarkan anda beberapa algoritma latihan yang mudah digunakan untuk rangkaian, set data, jurulatih untuk melatih dan menguji rangkaian.

TensorFlow ialah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk semua pembangun. Ia digunakan untuk melaksanakan pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran mendalam. Untuk membangunkan dan menyelidik idea menarik tentang kecerdasan buatan, pasukan Google mencipta TensorFlow. TensorFlow direka dalam bahasa pengaturcaraan Python.

Theano ialah perpustakaan Python yang membolehkan anda mentakrifkan ungkapan matematik yang digunakan dalam Pembelajaran Mesin, mengoptimumkan ungkapan ini dan menilai dengan sangat cekap dengan menggunakan GPU secara tegas dalam kawasan kritikal.

Siri masa ialah urutan pemerhatian dalam tempoh tertentu. Contoh paling mudah bagi siri masa yang kita semua temui setiap hari ialah perubahan suhu sepanjang hari atau minggu atau bulan atau tahun. Analisis data temporal mampu memberi kita gambaran berguna tentang cara pembolehubah berubah mengikut peredaran masa.

Pembelajaran Mesin (ML) pada asasnya ialah bidang sains komputer dengan bantuan sistem komputer yang boleh memberikan pengertian kepada data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia. Dengan kata mudah, ML ialah sejenis kecerdasan buatan yang mengekstrak corak daripada data mentah dengan menggunakan algoritma atau kaedah. Fokus utama ML adalah untuk membolehkan sistem komputer belajar daripada pengalaman tanpa diprogramkan secara eksplisit atau campur tangan manusia.