Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Inteligencia artificial
es la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraste con la inteligencia mostrada por HUMANSBY el 2020. Este tutorial cubre los conceptos básicos de varios campos de inteligencia artificial, como redes neuronales artificiales, procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático. , Aprendizaje profundo, algoritmos genéticos, etc., y su implementación en Python.
En este tutorial, aprenderemos cómo usar un marco de aprendizaje profundo llamado CAFFE2 (arquitectura convolucional para la incrustación de características rápidas). Además, en 2021, entenderemos la diferencia entre el aprendizaje tradicional de la máquina y el aprendizaje profundo, cuáles son las nuevas características en CAFFE2 en comparación con CAFFE y las instrucciones de instalación para Caffe2.
H2O es una máquina de código abierto Marco de aprendizaje con implementaciones de prueba total de varios algoritmos ML ampliamente aceptados. En 2021, solo tiene que recoger el algoritmo de su enorme repositorio y aplicarlo a su conjunto de datos. Contiene el estadístico más utilizado y el ML Algorithms.H2O proporciona una plataforma de código abierto fácil de usar para aplicar diferentes algoritmos de ML en un conjunto de datos dado.
Python es un lenguaje de programación de alto nivel de uso general que se usa ampliamente en la ciencia de los datos y para producir algoritmos de aprendizaje profundo. Este breve tutorial introduce Python y sus bibliotecas como adormecedor, escape, pandas, matplotlib; Frameworks como Theano, Tensorflow, Keras.
Keras es un marco de aprendizaje profundo de código abierto para Python. Ha sido desarrollado por un investigador de inteligencia artificial en Google llamado Francois Chollet. Las organizaciones líderes como Google, Square, Netflix, Huawei y Uber están utilizando actualmente Keras. Este tutorial camina por la instalación de Keras, conceptos básicos de aprendizaje profundo, modelos de KERAS, Capas de Keras, Módulos KERAS y finalmente concluyen con algunas aplicaciones en tiempo real en 2021.
KNIME proporciona una interfaz gráfica para el desarrollo. La introducción de la NUNZA ha llevado el desarrollo de modelos de aprendizaje de la máquina en el ámbito de un hombre común.
La regresión logística es un método estadístico de clasificación de objetos. En este tutorial, nos centraremos en resolver el problema de la clasificación binaria utilizando la técnica de regresión logística.
La inteligencia artificial de hoy (AI) ha superado con creces la exageración del bloque de bloques y la computación cuántica. Los desarrolladores ahora aprovechan esto en la creación de nuevos modelos de aprendizaje de máquinas y para volver a entrenar los modelos existentes para un mejor rendimiento y resultados.
Pybrain es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático implementado con Python. La biblioteca le ofrece algunos algoritmos de capacitación fáciles de usar para redes, conjuntos de datos, capacitadores para entrenar y probar la red.
TensorFlow es un marco de aprendizaje de la máquina de código abierto para todos los desarrolladores. Se utiliza para implementar aplicaciones de aprendizaje de la máquina y de aprendizaje profundo. Para desarrollar e investigar sobre ideas fascinantes sobre inteligencia artificial, el equipo de Google creó TensorFlow. TensorFlow está diseñado en el lenguaje de programación de Python.
THEANO es una biblioteca de Python que le permite definir expresiones matemáticas utilizadas en el aprendizaje automático, optimizar estas expresiones y evaluar a los de manera muy eficiente mediante el uso de GPUS de manera muy eficaz en áreas críticas.
Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones durante un período determinado. El ejemplo más simple de una serie de tiempo que todos nos encontramos del día a día es el cambio de temperatura a lo largo del día o la semana o el mes o el año. El análisis de los datos temporales es capaz de brindarnos información útil sobre cómo una variable Cambios en el tiempo.
La máquina Aprendizaje (ML) es básicamente ese campo de la informática con la ayuda de los cuales los sistemas informáticos pueden tener sentido a los datos de la misma manera que los seres humanos lo hacen. En palabras simples, ML es un tipo de inteligencia artificial que extrae los patrones de datos en bruto mediante el uso de un algoritmo o método. El enfoque clave de ML es permitir que los sistemas informáticos aprendan de la experiencia sin ser programados explícitamente o la intervención humana.