Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Kecerdasan Buatan
adalah perisikan yang ditunjukkan oleh mesin, berbeza dengan kecerdasan yang dipaparkan oleh Humansby 2020. Tutorial ini merangkumi konsep asas pelbagai bidang kecerdasan buatan seperti rangkaian saraf tiruan, pemprosesan bahasa semulajadi, pembelajaran mesin , Pembelajaran yang mendalam, algoritma genetik dan lain-lain, dan pelaksanaannya di Python.
Dalam tutorial ini, kita akan belajar bagaimana untuk menggunakan rangka kerja pembelajaran yang mendalam bernama Caffe2 (seni bina konvolusi untuk membiayai ciri cepat). Selain itu pada tahun 2021, kami akan memahami perbezaan antara pembelajaran mesin tradisional dan pembelajaran yang mendalam, apakah ciri-ciri baru dalam Caffe2 berbanding dengan kafe dan arahan pemasangan untuk Caffe2.
H2O adalah mesin sumber terbuka Rangka kerja pembelajaran dengan pelaksanaan penuh beberapa algoritma ML yang diterima secara meluas. Pada tahun 2021, anda hanya perlu mengambil algoritma dari repositori yang besar dan menerapkannya kepada dataset anda. Ia mengandungi algoritma statistik dan ml yang paling banyak digunakan. H2O menyediakan platform sumber terbuka yang mudah digunakan untuk menggunakan algoritma ML yang berbeza pada dataset yang diberikan.
Python adalah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang digunakan secara meluas dalam sains data dan untuk menghasilkan algoritma pembelajaran yang mendalam. Tutorial ringkas ini memperkenalkan Python dan perpustakaannya seperti Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Rangka kerja seperti Theano, Tensorflow, Keras.
Keras adalah rangka kerja pembelajaran yang terbuka untuk Python. Ia telah dibangunkan oleh seorang penyelidik kecerdasan buatan di Google bernama Francois Chollet. Organisasi terkemuka seperti Google, Square, Netflix, Huawei dan Uber sedang menggunakan Keras. Tutorial ini berjalan melalui pemasangan Keras, asas pembelajaran mendalam, model Keras, Lapisan Keras, Modul Keras dan akhirnya membuat kesimpulan dengan beberapa aplikasi masa nyata pada tahun 2021.
Knime menyediakan antara muka grafik untuk pembangunan. Pengenalan knime telah membawa pembangunan model pembelajaran mesin dalam bidang kuasa seorang lelaki yang sama.
Regresi Logistik adalah kaedah statistik klasifikasi objek. Dalam tutorial ini, kami akan memberi tumpuan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi binari menggunakan teknik regresi logistik.
Kecerdasan Buatan Hari Ini (AI) telah melampaui gembar-gembur Blockchain dan Quantum Computing. Para pemaju kini mengambil kesempatan ini dalam mewujudkan model pembelajaran mesin baru dan untuk melatih semula model sedia ada untuk prestasi dan hasil yang lebih baik.
Pybrain adalah perpustakaan sumber terbuka untuk pembelajaran mesin yang dilaksanakan menggunakan Python. Perpustakaan ini menawarkan anda mudah untuk menggunakan algoritma latihan untuk rangkaian, dataset, jurulatih untuk melatih dan menguji rangkaian.
TensorFlow adalah rangka kerja pembelajaran mesin sumber terbuka untuk semua pemaju. Ia digunakan untuk melaksanakan pembelajaran mesin dan aplikasi pembelajaran yang mendalam. Untuk membangun dan menyelidik idea menarik mengenai kecerdasan buatan, Pasukan Google mencipta TensorFlow. Tensorflow direka dalam bahasa pengaturcaraan Python.
Theano adalah perpustakaan Python yang membolehkan anda menentukan ungkapan matematik yang digunakan dalam pembelajaran mesin, mengoptimumkan ungkapan-ungkapan ini dan menilai mereka dengan tegas dengan tegas menggunakan GPU di kawasan kritikal.
Siri masa adalah urutan pemerhatian sepanjang tempoh tertentu. Contoh yang paling mudah dari siri masa yang kita semua datang pada hari ke hari adalah perubahan suhu sepanjang hari atau minggu atau bulan atau tahun. Analisis data temporal mampu memberi kita pandangan yang berguna tentang bagaimana pembolehubah Perubahan dari masa ke masa.
Pembelajaran Mesin (ML) Pada dasarnya bidang sains komputer dengan bantuan sistem komputer yang dapat memberikan rasa kepada data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia. Dalam kata-kata mudah, ML adalah sejenis kecerdasan buatan yang mengeluarkan pola daripada data mentah dengan menggunakan algoritma atau kaedah. Fokus utama ML adalah untuk membenarkan sistem komputer belajar dari pengalaman tanpa diprogramkan secara eksplisit atau campur tangan manusia.