Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

A descrição de Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Inteligência Artificial
é a inteligência demonstrada por máquinas, em contraste com a inteligência exibida por Humansby o 2020. Este tutorial cobre os conceitos básicos de vários campos de inteligência artificial, como redes neurais artificiais, processamento de máquinas, aprendizagem de máquinas , Aprendizagem Profunda, Algoritmos Genéticos, etc., e sua implementação em Python.
Neste tutorial, vamos aprender como usar uma estrutura de aprendizado profunda chamada Caffe2 (arquitetura convolutiva para incorporação rápida). Além disso, em 2021, entenderemos a diferença entre a aprendizagem tradicional de máquinas e a aprendizagem profunda, quais são os novos recursos no Caffe2 em comparação com o Caffe e as instruções de instalação para Caffe2.
H2O é uma máquina de código aberto Enquadramento de Aprendizagem com implementações completas de vários algoritmos ML amplamente aceitos. Em 2021 você só precisa pegar o algoritmo de seu enorme repositório e aplicá-lo ao seu conjunto de dados. Ele contém o estatístico mais utilizado e o ML Algorithms.h2o fornece uma plataforma de código aberto fácil de usar para aplicar diferentes algoritmos ML em um determinado conjunto de dados.
Python é uma linguagem de programação de alto nível de alto nível que é amplamente utilizada na ciência de dados e para produzir algoritmos de aprendizagem profundos. Este breve tutorial introduz python e suas bibliotecas como numpy, scipy, pandas, matlotlib; Estruturas como a Thean, Tensorflow, Keras.
Keras é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto para Python. Foi desenvolvido por um pesquisador de inteligência artificial no Google chamado Francois Chollet. Organizações líderes como o Google, Quadrado, Netflix, Huawei e Uber estão usando atualmente Keras. Este tutorial passa pela instalação de Keras, noções básicas de profundidade de aprendizado, modelos de keras, camadas de keras, módulos de keras e finalmente concluem com algumas aplicações em tempo real em 2021.
Knime fornece uma interface gráfica para o desenvolvimento. A introdução de Knime trouxe o desenvolvimento de modelos de aprendizagem de máquina no alcance de um homem comum.
Regressão logística é um método estatístico de classificação de objetos. Neste tutorial, nos concentraremos na resolução de problemas de classificação binária usando a técnica de regressão logística.
Inteligência Artificial de Hoje (AI) superou muito o hype de blockchain e computação quântica. Os desenvolvedores agora aproveitam isso na criação de novos modelos de aprendizagem de máquina e para re-treinar os modelos existentes para melhor desempenho e resultados.
Pybrain é uma biblioteca de código aberto para o aprendizado de máquina implementado usando o Python. A biblioteca oferece alguns algoritmos de treinamento fáceis de usar para redes, conjuntos de dados, treinadores para treinar e testar a rede.
Tensorflow é uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto para todos os desenvolvedores. É usado para implementar a aprendizagem de máquinas e aplicações de aprendizagem profunda. Para desenvolver e pesquisar em ideias fascinantes sobre inteligência artificial, a equipe do Google criou Tensorflow. O TensorFlow é projetado na linguagem de programação de Python.
Theano é uma biblioteca Python que permite definir expressões matemáticas usadas na aprendizagem de máquinas, otimizar essas expressões e avaliar aquelas de forma muito eficiente usando decisivamente GPUs em áreas críticas.
Uma série temporal é uma seqüência de observações ao longo de um determinado período. O exemplo mais simples de uma série de tempo que todos nós de encontro em uma base diária é a mudança de temperatura ao longo do dia ou semana ou ano. A análise de dados temporais é capaz de nos dar informações úteis sobre como uma variável Muda ao longo do tempo.
Aprendizagem de máquina (ml) é basicamente aquele campo de ciência da computação com a ajuda de quais sistemas de computador podem fornecer ao sentido de dados da mesma maneira que os seres humanos fazem. Em palavras simples, a ML é um tipo de inteligência artificial que extraia padrões de dados brutos usando um algoritmo ou método. O foco chave da ML é permitir que os sistemas de computador aprendam com experiência sem ser explicitamente programado ou intervenção humana.