Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Sztuczna inteligencja
Czy inteligencja wykazana przez maszyny, w przeciwieństwie do inteligencji wyświetlanej przez Humansby 2020. Ten samouczek obejmuje podstawowe koncepcje różnych dziedzin sztucznej inteligencji, takich jak sztuczne sieci neuronowe, przetwarzanie języka naturalnego, uczenie się maszyn , Głębokie uczenie się, algorytmy genetyczne itp., Oraz jego wdrożenie w Pythonie.
W tym samouczku dowiedziemy się, jak korzystać z głębokiej ramy uczenia się o nazwie Caffe2 (Architektura konwluncji do szybkiej osadzania funkcji). Ponadto w 2021 r. Rozumiemy różnicę między tradycyjną uczeniem maszynami a głębokim uczeniem, jakie są nowe funkcje w Caffe2 w porównaniu z Caffe i instrukcjami instalacji dla Caffe2.
H2O to maszyna do open source Ramy uczenia się z pełnowymiarowymi wdrożeniami kilku powszechnie akceptowanych algorytmów ML. W 2021 r. Musisz tylko wybrać algorytm z ogromnego repozytorium i zastosować go do twojego zestawu danych. Zawiera najczęściej stosowane statystyczne i ml algorytms.H2O zapewnia łatwą w użyciu platformę open source do stosowania różnych algorytmów ML na danym zestawie danych.
Python jest generalnym językiem programowania wysokiego szczebla, który jest szeroko stosowany w nauce danych i do produkcji algorytmów głębokich uczenia się. Ten krótki samouczek wprowadza Pythona i biblioteki, takie jak Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Ramy takie jak Tensorflow, Keras.
Keras to open source Deep Framework dla Pythona. Został opracowany przez sztucznego badacza inteligencji w Google o nazwie Francois Chollet. Członne organizacje takie jak Google, Square, Netflix, Huawei i Uber obecnie korzystają z Kerasa. Ten samouczek przejdzie przez instalację Kerasa, podstawy głębokiego uczenia się, modeli Keras, warstw Keras, modułów Keras i ostatecznie zawierają wraz z niektórymi aplikacjami w czasie rzeczywistym w 2021 roku.
Kngne zapewnia graficzny interfejs dla rozwoju. Wprowadzenie Kngnę przyniósł rozwój modeli uczenia maszyn w Purview Człowiek.
Regresja logistyczna jest statystyczną metodą klasyfikacji obiektów. W tym samouczku skupimy się na rozwiązywaniu problemu klasyfikacji binarnej przy użyciu techniki regresji logistycznej.
Dzisiejsza sztuczna inteligencja (AI) ma daleko przekroczył Hype Blockchain i Computum Computing. Deweloperzy korzystają teraz o tym w tworzeniu nowych modeli uczenia maszyn i ponowne szkolenie istniejących modeli dla lepszej wydajności i wyników.
Pybrain jest biblioteką open-source do uczenia się maszynowego zaimplementowanego przy użyciu Python. Biblioteka oferuje łatwe w użyciu algorytmy szkoleniowe do sieci, zestawów danych, trenerów do trenowania i przetestowania sieci.
Tensorflow to open source Machine Ramy uczenia się dla wszystkich programistów. Jest wykorzystywany do wdrażania uczenia maszynowego i zastosowań głębokich uczenia się. Rozwijanie i badania na fascynujących pomysłach na sztuczną inteligencję, zespół Google stworzył Tensorflow. Tensorflow został zaprojektowany w języku programowania Pythona.
Thano to biblioteka Pythona, która pozwala określić wyrażenia matematyczne używane w uczeniu się maszynowym, zoptymalizować te wyrażenia i oceniają te bardzo skutecznie poprzez zdecydowanie przy użyciu GPU w krytycznych obszarach.
Seria czasowa to sekwencja obserwacji w określonym czasie. Najprostszym przykładem czasu serii czasu, które wszyscy spotykają się na dzień, jest zmiana temperatury przez cały dzień lub tydzień lub miesiąc lub rok. Analiza danych czasowych jest w stanie dawać nam przydatne spostrzeżenia na temat zmiennej Zmiany w czasie.
Maszyna Uczenie się (ML) jest zasadniczo tą dziedzin informatyki z pomocą, których systemy komputerowe mogą zapewnić sens do danych w znacznej ilości tak samo jak istoty ludzkie. W prostych słowach ML jest rodzajem sztucznej inteligencji, która ekstrahuje wzorce z surowych danych za pomocą algorytmu lub metody. Kluczowym celem ML jest zezwolenie, aby systemy komputerowe uczyć się z doświadczenia bez wyraźnej zaprogramowanej lub ludzkiej interwencji.