Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

인공 지능
은 인간의 인간에 의해 표시된 지능과 달리 2020의 인공 지능과 달리, 인공 신경 네트워크, 자연 언어 가공, 기계 학습과 같은 인공 지능의 다양한 분야의 기본 개념을 다루고 있습니다. , 깊은 학습, 유전자 알고리즘 등, 그리고 파이썬에서의 구현.
이 튜토리얼에서는 CAFFE2라는 깊은 학습 프레임 워크를 사용하는 방법을 배우게 될 것입니다 (빠른 기능 임베딩을위한 컨볼 루션 아키텍처). 또한 2021 년에 우리는 전통적인 기계 학습 및 깊은 학습의 차이점을 이해할 것입니다. CAFFE와 비교할 때 CAFFE2의 새로운 기능과 CAFFE2의 설치 지침은 무엇입니까?
H2O는 오픈 소스 기계입니다. 널리 허용되는 여러 ML 알고리즘의 전체 테스트 된 구현을 가진 학습 프레임 워크. 2021 년에는 거대한 저장소에서 알고리즘을 가져와 데이터 집합에 적용해야합니다. 가장 널리 사용되는 통계를 포함하고, ML Algorithms.H2O는 주어진 데이터 세트에 다른 ML 알고리즘을 적용하기위한 사용하기 쉬운 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.
Python은 데이터 과학에서 널리 사용되고 심층 학습 알고리즘을 생산하는 범용 높은 수준의 프로그래밍 언어입니다. 프레임 워크는 Theano, Tensorflow, Keras입니다.
Keras는 파이썬을위한 오픈 소스 깊은 학습 프레임 워크입니다. Francois Chollet이라는 Google에서 인공 지능 연구원이 개발했습니다. Google, Square, Netflix, Huawei 및 Uber와 같은 선도적 인 조직은 현재 Keras를 사용하고 있습니다. 이 튜토리얼은 Keras 설치, 딥 학습, Keras 모델, Keras 레이어, Keras 모듈의 기본 사항을 통해 2021 년에 몇 가지 실시간 애플리케이션으로 결론을 내리고 있습니다.
Knime은 개발을위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다. 적의 도입은 일반인의 purview에서 기계 학습 모델의 개발을 가져 왔습니다.
물류 회귀는 물체의 분류의 통계적 방법입니다. 이 튜토리얼에서는 물류 회귀 기술을 사용하여 바이너리 분류 문제를 해결하는 데 집중할 것입니다.
오늘의 인공 지능 (AI)은 Blockchain 및 Quantum Computing의 과열을 훨씬 능가했습니다. 개발자는 이제 새로운 기계 학습 모델을 만들고 기존 모델을 더 나은 성능과 결과를 만들기 위해이를 활용할 수 있습니다.
Pybrain은 파이썬을 사용하여 구현 된 기계 학습을위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 네트워크, 데이터 세트, 트레이너를 위해 네트워크를 훈련시키고 테스트 할 수있는 훈련 알고리즘을 쉽게 사용할 수 있습니다.
Tensorflow는 모든 개발자를위한 오픈 소스 머신 학습 프레임 워크입니다. 그것은 기계 학습 및 깊은 학습 응용 프로그램을 구현하는 데 사용됩니다. 인공 지능에 대한 매혹적인 아이디어를 개발하고 연구하기 위해 Google 팀은 TensorFlow를 만들었습니다. Tensorflow는 파이썬 프로그래밍 언어로 설계되었습니다.
Theano는 기계 학습에 사용 된 수학 표현식을 정의하고 이러한 표현을 최적화하고 중요한 영역에서 GPU를 결정적으로 사용하여 효율적으로 평가할 수있는 Python 라이브러리입니다.
시간 시리즈는 일정 기간 동안의 관찰 시퀀스입니다. 우리 모두가 하루에 하루 종일 동안 온 온도 변화는 일 또는 주 또는 월 또는 연도의 가장 간단한 예입니다. 시간적 데이터 분석은 변수의 방식에 대한 유용한 통찰력을 제공 할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 변경됩니다.
기계 학습 (ML)은 기본적으로 컴퓨터 시스템이 인간과 동일한 방식으로 데이터에 대한 감각을 제공 할 수있는 도움을 받아 컴퓨터 과학 분야입니다. 간단한 단어에서 ML은 알고리즘이나 방법을 사용하여 원시 데이터에서 패턴을 추출하는 인공 지능의 유형입니다. ML의 주요 초점은 컴퓨터 시스템이 명시 적으로 프로그래밍 된 또는 인간의 개입없이 경험으로부터 배울 수있게하는 것입니다.