Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Intelligence artificielle
est l'intelligence démontrée par des machines, contrairement à l'intelligence affichée par Humansby le 2020. Ce didacticiel couvre les concepts de base de divers domaines d'intelligence artificielle, tels que les réseaux de neurones artificiels, le traitement des langues naturelles, l'apprentissage de la machine , Apprentissage profond, algorithmes génétiques, etc. et sa mise en œuvre en python.
Dans ce tutoriel, nous apprendrons comment utiliser un cadre d'apprentissage profond désigné Caffe2 (architecture convolutionnelle pour une incorporation rapide de la fonction). De plus, en 2021, nous comprendrons la différence entre l'apprentissage automatique des machines et l'apprentissage profond, quelles sont les nouvelles fonctionnalités de Caffe2 par rapport à Caffe et les instructions d'installation pour Caffe2.
H2O est une machine à open source Cadre d'apprentissage avec des implémentations à contrôle complet de plusieurs algorithmes ML largement acceptés. En 2021, vous devez simplement récupérer l'algorithme de son immense référentiel et l'appliquer à votre jeu de données. Il contient les algorithmes statistiques et ml les plus largement utilisés fournit une plate-forme open source facile à utiliser pour appliquer différents algorithmes ML sur un jeu de données donné.
Python est un langage de programmation à haut niveau général qui est largement utilisé dans la science des données et pour la production d'algorithmes d'apprentissage profonds.Ce bref didacticiel introduit Python et ses bibliothèques telles que NUMPY, SCIPY, PANDAS, MATPLOTLIB; Des cadres tels que Theano, Tensorflow, Keras.
Keras est une structure d'apprentissage profonde open source pour Python. Il a été développé par un chercheur d'intelligence artificielle sur Google Named Francois Chollet. Les principales organisations telles que Google, Square, Netflix, Huawei et Uber utilisent actuellement Keras. Ce didacticiel traverse l'installation de Keras, des bases de l'apprentissage profond, des modèles Keras, des couches Keras, des modules de Keras et se conclurent enfin avec des applications en temps réel en 2021.
Knime fournit une interface graphique pour le développement. L'introduction de Knime a apporté le développement de modèles d'apprentissage de la machine dans la mesure d'un homme commun.
La régression logistique est une méthode statistique de classification des objets. Dans ce didacticiel, nous allons nous concentrer sur la résolution de problèmes de classification binaire à l'aide de la technique de régression logistique.
L'intelligence artificielle d'aujourd'hui (AI) a de loin surpassé le battage médiatique de blocage et de calcul quantique. Les développeurs en profitent désormais dans la création de nouveaux modèles d'apprentissage de la machine et de réapprocher les modèles existants pour de meilleures performances et des résultats.
Pybrain est une bibliothèque open source pour l'apprentissage des machines implémentées à l'aide de Python. La bibliothèque vous offre des algorithmes de formation facile à utiliser pour les réseaux, les jeux de données, les formateurs pour former et tester le réseau.
Tensorflow est un cadre d'apprentissage à la machine open source pour tous les développeurs. Il est utilisé pour la mise en œuvre de l'apprentissage de la machine et des applications d'apprentissage en profondeur. Pour développer et rechercher sur des idées fascinantes sur l'intelligence artificielle, Google Team a créé Tensorflow. Tensorflow est conçu dans la langue de la programmation Python.
Theano est une bibliothèque Python qui vous permet de définir des expressions mathématiques utilisées dans l'apprentissage des machines, d'optimiser ces expressions et d'évaluer ceux de manière très efficace en utilisant des GPU dans des zones critiques.
Une série chronologique est une séquence d'observations sur une certaine période. L'exemple le plus simple d'une série chronologique que nous rencontrons tous le jour de jour est le changement de température tout au long de la journée ou de la semaine ou de la semaine ou une année. L'analyse des données temporelles est capable de nous donner des idées utiles sur la variable Changements au fil du temps.
Apprentissage de la machine (ML) est essentiellement que le domaine de l'informatique à l'aide de laquelle les systèmes informatiques peuvent donner un sens aux données de la même manière que les êtres humains. En mots simples, ML est un type d'intelligence artificielle qui extrait des modèles de données brutes en utilisant un algorithme ou une méthode. La principale mise au point de ML est de permettre aux systèmes informatiques d'apprendre de l'expérience sans être explicitement programmée ou une intervention humaine.