Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Künstliche Intelligenz
ist die intelligente Intelligenz, die von Maschinen demonstriert wird, im Gegensatz zu der von Humansby angezeigten Intelligenz des 2020.Das Tutorial deckt die grundlegenden Konzepte verschiedener Bereiche der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, maschinelles Lernen ab , Tiefes Lernen, genetische Algorithmen usw. und seine Implementierung in Python.
In diesem Tutorial lernen wir, wie man einen tiefen Lernrahmen namens Caffe2 (Faltungsarchitektur für Fast-Feature-Einbettung) nutzt. Darüber hinaus werden wir im Jahr 2021 den Unterschied zwischen dem traditionellen Maschinenlernen und dem tiefen Lernen verstehen, was sind die neuen Funktionen in CAFFE2 im Vergleich zu CAFFE und den Installationsanweisungen für CAFFE2.
H2O ist eine Open Source-Maschine Lernrahmen mit vollständig getesteten Implementierungen mehrerer weit akzeptierter ML-Algorithmen. Im Jahr 2021 müssen Sie den Algorithmus nur aus seinem riesigen Repository abholen und es an Ihr Datensatz anwenden. Es enthält die am häufigsten verwendeten statistischen und ml-Algorithmen.H2O bietet eine benutzerfreundliche Open-Source-Plattform, um verschiedene ML-Algorithmen auf einem bestimmten Datensatz anzuwenden.
Python ist eine allgemeine Programmiersprache mit hoher Ebene, die in der Datenwissenschaft häufig verwendet wird, und für die Herstellung von tiefen Lernalgorithmen. Dieses kurze Tutorial führt Python und seine Bibliotheken wie NUMPY, Scipy, Pandas, Matpllotlib; Frameworks wie Theano, Tensorflow, Keras.
keras ist ein offener Sorte-Framework für Python. Es wurde von einem künstlichen Intelligenz-Forscher bei Google namens Francois Chollet entwickelt. Die führenden Organisationen wie Google, Square, Netflix, Huawei und Uber verwenden derzeit KERAS. Dieses Tutorial geht durch die Installation von Keras, Grundlagen des tiefen Lernens, Keras-Modellen, Keras-Layer, Keras-Modulen und schließlich mit einigen Echtzeitanwendungen im Jahr 2021 ab.
knime bietet eine grafische Schnittstelle für die Entwicklung. Die Einführung des Knians hat die Entwicklung von Machine-Lernmodellen in den Purview eines gemeinsamen Mannes gebracht.
Logistische Regression ist eine statistische Methode zur Klassifizierung von Objekten. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf das Lösung eines binären Klassifizierungsproblems mit logistischer Regressionstechnik.
Die heutige künstliche Intelligenz (AI) hat den Hype von Blockchain und Quantum Computing weit übertroffen. Die Entwickler nutzen dies jetzt, um neue Machine-Lernmodelle zu erstellen und die vorhandenen Modelle für bessere Leistung und Ergebnisse wiederzubilden.
Pybrain ist eine Open-Source-Bibliothek für das mit Python implementierte Maschinenlernen. Die Bibliothek bietet Ihnen einige einfach zu bedienende Trainingsalgorithmen für Netzwerke, Datensätze, Trainer, um das Netzwerk zu trainieren und zu testen.
Tensorflow ist ein Open Source-Machine-Lernrahmen für alle Entwickler. Es wird zum Implementieren von Maschinenlernen und tiefen Lernanwendungen verwendet. Um faszinierende Ideen zur künstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu forschen, hat Google Team Tensorgflow erstellt. Tensorgflow ist in der Python-Programmiersprache konzipiert.
Theano ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie mathematische Ausdrücke definieren können, die in maschinellem Lernen verwendet, diese Ausdrücke optimieren und diejenigen, die sehr effizient sind, indem Sie das GPUs in kritischen Bereichen entscheidend mit GPUs einsetzen.
Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen über einen bestimmten Zeitraum. Das einfachste Beispiel einer Zeitreihe, die uns alle an einem Tag täglich anspringt, ist die Temperaturänderung während des Tages oder der Woche oder der Woche oder des Monats oder des Jahres.Die Analyse der zeitlichen Daten ist in der Lage, uns nützliche Erkenntnisse in die WIE eine Variable zu geben ändert sich im Laufe der Zeit.
Machine Learning (ML) ist im Wesentlichen, dass das Gebiet der Informatik mit Hilfe des Welches Computersysteme auf dieselbe Weise auf dieselbe Weise sinnvoll sein kann wie die Menschen. In einfachen Worten ist ML eine Art künstlicher Intelligenz, die Muster aus Rohdaten unter Verwendung eines Algorithmus oder Verfahrens extrahieren. Der Hauptfokus von ml besteht darin, Computersysteme aus Erfahrung zu lernen, ohne explizit programmiert oder menschlich eingreifen zu können.