Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

intelijen buatan
adalah kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin, berbeda dengan intelijen yang ditampilkan oleh Humansby tahun 2020. Tutorial ini mencakup konsep dasar dari berbagai bidang kecerdasan buatan seperti jaringan saraf buatan, pemrosesan mesin, pembelajaran berbahasa. , Pembelajaran mendalam, algoritma genetika dll., Dan implementasinya di Python.
Dalam tutorial ini, kita akan belajar bagaimana menggunakan kerangka kerja yang mendalam bernama Caffe2 (arsitektur convolutional untuk penyematan fitur cepat). Apalagi pada tahun 2021, kita akan memahami perbedaan antara pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran mendalam, apa saja fitur baru di caffe2 dibandingkan dengan caffe dan instruksi instalasi untuk caffe2.
H2O adalah mesin open source Kerangka kerja pembelajaran dengan implementasi penuh dari beberapa algoritma ML yang diterima secara luas. Pada tahun 2021 Anda hanya perlu mengambil algoritma dari repositori besarnya dan menerapkannya pada dataset Anda. Ini berisi algoritma statistik dan ML yang paling banyak digunakan. H2O menyediakan platform open source yang mudah digunakan untuk menerapkan algoritma ML yang berbeda pada dataset yang diberikan.
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi tujuan umum yang banyak digunakan dalam ilmu data dan untuk memproduksi algoritma pembelajaran yang mendalam. Tutorial singkat ini memperkenalkan Python dan perpustakaannya seperti numpy, SciPy, Panda, Matplotlib; Kerangka kerja seperti Theano, Tensorflow, Keras.
Keras adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka untuk Python. Ini telah dikembangkan oleh seorang peneliti intelijen buatan di Google bernama Francois Chollet. Organisasi terkemuka seperti Google, Square, Netflix, Huawei dan Uber saat ini menggunakan Keras. Tutorial ini berjalan melalui pemasangan keras, dasar-dasar pembelajaran mendalam, model keras, lapisan keras, modul keras dan akhirnya menyimpulkan dengan beberapa aplikasi real-time pada tahun 2021.
Klimes menyediakan antarmuka grafis untuk pengembangan. Pengenalan Kalim telah membawa pengembangan model pembelajaran mesin dalam bidang orang biasa.
Regresi Logistik adalah metode statistik klasifikasi objek. Dalam tutorial ini, kami akan fokus pada pemecahan masalah klasifikasi biner menggunakan teknik regresi logistik.
Intelijen buatan saat ini (AI) telah jauh melampaui hype dari blockchain dan komputasi kuantum. Pengembang sekarang memanfaatkan ini dalam menciptakan model pembelajaran mesin baru dan untuk melatih kembali model yang ada untuk kinerja dan hasil yang lebih baik.
Pybrain adalah perpustakaan open-source untuk pembelajaran mesin yang diimplementasikan menggunakan Python. Perpustakaan ini menawarkan Anda beberapa algoritma pelatihan yang mudah digunakan untuk jaringan, dataset, pelatih untuk melatih dan menguji jaringan.
Tensorflow adalah kerangka kerja pembelajaran mesin open source untuk semua pengembang. Ini digunakan untuk mengimplementasikan pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran yang mendalam. Untuk mengembangkan dan meneliti ide-ide menarik tentang kecerdasan buatan, tim Google menciptakan TensorFlow. TensorFlow dirancang dalam bahasa pemrograman Python.
Theano adalah perpustakaan Python yang memungkinkan Anda mendefinisikan ekspresi matematika yang digunakan dalam pembelajaran mesin, mengoptimalkan ekspresi ini dan mengevaluasi mereka yang sangat efisien dengan secara tegas menggunakan GPU di bidang-bidang kritis.
Seri Waktu adalah urutan pengamatan selama periode tertentu. Contoh paling sederhana dari seri waktu yang kita semua temui setiap hari adalah perubahan suhu sepanjang hari atau minggu atau bulan atau tahun. Analisis data temporal mampu memberi kita wawasan yang berguna tentang bagaimana suatu variabel Perubahan dari waktu ke waktu.
Pembelajaran Mesin (ML) pada dasarnya adalah bidang ilmu komputer dengan bantuan sistem komputer mana dapat merasakan data dengan cara yang sama seperti manusia. Dengan kata-kata sederhana, ML adalah jenis kecerdasan buatan yang mengekstrak pola dari data mentah dengan menggunakan algoritma atau metode. Fokus utama ML adalah untuk memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit atau intervensi manusia.