Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

कृत्रिम बुद्धि
मशीनों द्वारा प्रदर्शित खुफिया जानकारी है, जो कि 2020 द्वारा प्रदर्शित खुफिया जानकारी के विपरीत है। इस ट्यूटोरियल कृत्रिम बुद्धि, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, मशीन सीखने जैसी कृत्रिम बुद्धि के विभिन्न क्षेत्रों की बुनियादी अवधारणाओं को शामिल करता है , गहरी शिक्षा, अनुवांशिक एल्गोरिदम इत्यादि, और पायथन में इसके कार्यान्वयन।
इस ट्यूटोरियल में, हम सीखेंगे कि कैफे 2 नामक एक गहरे सीखने के ढांचे का उपयोग कैसे करें (फास्ट फीचर एम्बेडिंग के लिए कन्वेंशनल आर्किटेक्चर)। इसके अलावा 2021 में, हम पारंपरिक मशीन सीखने और गहरी शिक्षा के बीच अंतर को समझेंगे, कैफे 2 में नई विशेषताएं कैफे की तुलना में क्या हैं और कैफे 2 के लिए स्थापना निर्देश।
h2o एक ओपन सोर्स मशीन है कई व्यापक रूप से स्वीकार किए गए एमएल एल्गोरिदम के पूर्ण परीक्षण किए गए कार्यान्वयन के साथ लर्निंग फ्रेमवर्क। 2021 में आपको बस अपने विशाल भंडार से एल्गोरिदम लेने और इसे अपने डेटासेट पर लागू करना होगा। इसमें सबसे व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला सांख्यिकीय और एमएल एल्गोरिदम शामिल हैं। एच 2 ओ दिए गए डेटासेट पर विभिन्न एमएल एल्गोरिदम लागू करने के लिए उपयोग में आसान ओपन सोर्स प्लेटफॉर्म प्रदान करता है।
पायथन एक सामान्य उद्देश्य उच्च स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषा है जिसका व्यापक रूप से डेटा विज्ञान और गहरे सीखने के एल्गोरिदम के उत्पादन के लिए उपयोग किया जाता है। यह संक्षिप्त ट्यूटोरियल पायथन और इसके पुस्तकालयों जैसे न्यूम्पी, स्कीपी, पांडा, मैटप्लोटलिब पेश करता है; थानो, टेंसरफ्लो, केएआरए जैसे ढांचे।
केएआरएएस पायथन के लिए एक ओपन सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। इसे फ्रैंकोइस चोललेट नामक Google में एक कृत्रिम बुद्धि शोधकर्ता द्वारा विकसित किया गया है। Google, स्क्वायर, नेटफ्लिक्स, हुआवेई और उबर जैसे प्रमुख संगठन वर्तमान में केएआरएएस का उपयोग कर रहे हैं। यह ट्यूटोरियल केएआरएएस, गहरे सीखने, केएआरएएस मॉडल, केएआरएएस परतों, केएआरएएस मॉड्यूल की मूल बातें और अंततः 2021 में कुछ वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के साथ समाप्त होता है।
निंब विकास के लिए एक ग्राफिकल इंटरफ़ेस प्रदान करता है। निम की शुरूआत ने एक आम आदमी के दायरे में मशीन सीखने के मॉडल के विकास को लाया है।
लॉजिस्टिक रिग्रेशन ऑब्जेक्ट्स के वर्गीकरण की एक सांख्यिकीय विधि है। इस ट्यूटोरियल में, हम लॉजिस्टिक रिग्रेशन तकनीक का उपयोग करके बाइनरी वर्गीकरण समस्या को हल करने पर ध्यान केंद्रित करेंगे।
आज की कृत्रिम बुद्धि (एआई) ने अब ब्लॉकचेन और क्वांटम कंप्यूटिंग के प्रचार को पार कर लिया है। डेवलपर्स अब नए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने और बेहतर प्रदर्शन और परिणामों के लिए मौजूदा मॉडलों को फिर से प्रशिक्षित करने में इसका लाभ उठाते हैं।
Pybrain पायथन का उपयोग करके लागू मशीन लर्निंग के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है। पुस्तकालय आपको नेटवर्क, डेटासेट, प्रशिक्षकों को नेटवर्क को प्रशिक्षित करने और परीक्षण करने के लिए प्रशिक्षण एल्गोरिदम का उपयोग करने में कुछ आसान प्रदान करता है।
TensorFlow सभी डेवलपर्स के लिए एक ओपन सोर्स मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क है। इसका उपयोग मशीन सीखने और गहरे सीखने के अनुप्रयोगों को लागू करने के लिए किया जाता है। कृत्रिम बुद्धि पर आकर्षक विचारों को विकसित करने और शोध करने के लिए, Google टीम ने टेंसरफ्लो बनाया। Tensorflow Python प्रोग्रामिंग भाषा में डिज़ाइन किया गया है।
थीनो एक अजगर लाइब्रेरी है जो आपको मशीन सीखने में उपयोग किए जाने वाले गणितीय अभिव्यक्तियों को परिभाषित करने, इन अभिव्यक्तियों को अनुकूलित करने और महत्वपूर्ण क्षेत्रों में जीपीयू का उपयोग करके उन लोगों का मूल्यांकन करने की सुविधा देता है।
एक समय श्रृंखला एक निश्चित अवधि में अवलोकन का एक अनुक्रम है। एक समय श्रृंखला का सबसे सरल उदाहरण है कि हम सभी दिन-प्रतिदिन के आधार पर आते हैं, पूरे दिन या सप्ताह या महीने में तापमान में परिवर्तन होता है। अस्थायी डेटा का विश्लेषण हमें एक चर के बारे में उपयोगी अंतर्दृष्टि देने में सक्षम है समय के साथ परिवर्तन।
मशीन लर्निंग (एमएल) मूल रूप से कंप्यूटर विज्ञान का क्षेत्र है जिसकी सहायता से कंप्यूटर सिस्टम मानव प्राणियों के रूप में समान तरीके से डेटा को समझ सकते हैं। सरल शब्दों में, एमएल एक प्रकार का कृत्रिम बुद्धि है जो एल्गोरिदम या विधि का उपयोग करके कच्चे डेटा से बाहर निकलती है। एमएल का मुख्य फोकस कंप्यूटर सिस्टम को स्पष्ट रूप से प्रोग्राम किए गए या मानव हस्तक्षेप के बिना अनुभव से सीखने की अनुमति देना है।