Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Descrizione di Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Intelligenza artificiale
è l'intelligenza dimostrata da macchine, in contrasto con l'intelligenza visualizzata da humpansda il 2020.Questo tutorial copre i concetti di base dei vari campi di intelligenza artificiale come reti neurali artificiali, l'elaborazione della lingua naturale, l'apprendimento della macchina , Profondo apprendimento, algoritmi genetici ecc. E la sua implementazione in Python.
In questo tutorial, impareremo come utilizzare un quadro di apprendimento profondo denominato Caffe2 (architettura contorta per l'incorporamento delle funzionalità veloci). Inoltre nel 2021, comprenderemo la differenza tra l'apprendimento tradizionale della macchina e l'apprendimento profondo, quali sono le nuove funzionalità di Caffe2 rispetto a Caffe e le istruzioni di installazione per Caffe2.
H2O è una macchina open source Quadro di apprendimento con implementazioni a prova intera di diversi algoritmi ML ampiamente accettati. Nel 2021 devi solo prendere l'algoritmo dal suo enorme repository e applicarlo al tuo set di dati. Contiene gli algoritmi statistici e ml più utilizzati.H2O fornisce una piattaforma open source facile da usare per applicare diversi algoritmi ML su un dato set di dati.
Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello per uso generico ampiamente utilizzato nella scienza dei dati e per la produzione di algoritmi di apprendimento profondo. Questo breve tutorial introduce Python e le sue biblioteche come Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Frameworks come Theano, Tensorflow, Keras.
Keras è un quadro di apprendimento profondo open source per Python. È stato sviluppato da un ricercatore di intelligence artificiale presso Google di nome Francois Collet. Le principali organizzazioni come Google, Square, Netflix, Huawei e Uber stanno attualmente utilizzando Keras. Questo tutorial cammina attraverso l'installazione di keras, le basi di base di apprendimento profondo, modelli Keras, strati Keras, moduli Keras e finalmente concludono con alcune applicazioni in tempo reale nel 2021.
Knime fornisce un'interfaccia grafica per lo sviluppo. L'introduzione del Knime ha portato lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico nella Purvevisione di un uomo comune.
La regressione logistica è un metodo statistico di classificazione degli oggetti. In questo tutorial, ci concentreremo sulla risoluzione dei problemi di classificazione binaria utilizzando la tecnica di regressione logistica.
L'intelligenza artificiale di oggi (AI) ha superato molto l'hype di blockchain e informatica quantistica. Gli sviluppatori ora sfruttano questo nella creazione di nuovi modelli di apprendimento della macchina e di ri-allenare i modelli esistenti per prestazioni e risultati migliori.
Pybrain è una biblioteca open-source per l'apprendimento automatico implementato usando Python. La Biblioteca offre alcuni algoritmi di formazione facili da usare per reti, set di dati, formatori per addestrare e testare la rete.
TensorFlow è un quadro di apprendimento della macchina open source per tutti gli sviluppatori. Viene utilizzato per l'implementazione di apprendimento automatico e applicazioni di apprendimento profondo. Sviluppare e ricercare sulle idee affascinanti sull'intelligenza artificiale, Google Team ha creato Tensoreflow. TensorFlow è progettato nel linguaggio di programmazione Python.
Theano è una biblioteca Python che consente di definire espressioni matematiche utilizzate nell'apprendimento automatico, ottimizzano queste espressioni e valutare quelle in modo molto efficiente da utilizzare in modo decisivo utilizzando le GPU in aree critiche.
Una serie temporale è una sequenza di osservazioni in un determinato periodo. L'esempio più semplice di una serie temporale che tutti noi incontrano su base giornaliera è il cambiamento della temperatura durante il giorno o la settimana o il mese o l'anno. L'analisi dei dati temporali è in grado di darci utili approfondimenti su come una variabile cambia nel tempo.
Learning Machine (ML) è fondamentalmente che il campo di informatica con l'aiuto di quali sistemi informatici possono fornire senso ai dati in modo molto allo stesso modo degli esseri umani. In parole semplici, ML è un tipo di intelligenza artificiale che estrae i modelli di dati grezzi utilizzando un algoritmo o un metodo. L'obiettivo chiave della ML è quello di consentire ai sistemi informatici di imparare dall'esperienza senza essere esplicitamente programmato o intervento umano.