Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Искусственный интеллект
- это интеллект, продемонстрированный машинами, в отличие от интеллекта, отображаемого человеком 2020. Это учебное пособие, охватывает основные концепции различных областей искусственного интеллекта, таких как искусственные нейронные сети, обработка натурального языка, машинное обучение , Глубокое обучение, генетические алгоритмы и т. Д. И его реализация в Python.
В этом руководстве мы узнаем, как использовать глубокую структуру обучения с именем Caffe2 (сверточная архитектура для быстрого вложения функций). Кроме того, в 2021 году мы поймем разницу между традиционным машинным обучением и глубоким обучением, каковы новые функции в Caffe2 по сравнению с Caffe и инструкциями по установке для Caffe2.
H2O - это машина с открытым исходным кодом Структура обучения с полными проверенными реализациями нескольких широко принятых алгоритмов мл. В 2021 году вам просто нужно забрать алгоритм от огромного хранилища и применить его к вашему набору данных. Он содержит наиболее широко используемые статистические и ML ALGORITHMS.H2O обеспечивает простую в использовании платформы с открытым исходным кодом для применения различных алгоритмов ML в данном наборе данных.
Python - это язык программирования высокого уровня общего назначения, который широко используется в науке о данных и для производства глубоких алгоритмов обучения. Это краткое руководство вводит Python и его библиотеки, такие как Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Каркасы, такие как Theano, Tensorflow, Keras.
Keras - это рамки глубокого обучения с открытым исходным кодом для Python. Было разработано исследователем искусственного интеллекта в Google по имени Франсуа Cholet. Ведущие организации, такие как Google, Square, Netflix, Huawei и Uber, в настоящее время используют KERAS. Это руководство проходит через установку KERAS, основы глубокого обучения, моделей KERAS, слоев KERAS, модулей KERAS и, наконец, завершится приложениями с некоторыми приложениями в реальном времени в 2021 году.
nowime предоставляет графический интерфейс для разработки. Введение Onime привело к разработке моделей машинного обучения в PURVIEW общего человека.
Логистическая регрессия - статистический метод классификации объектов. В этом руководстве мы сосредоточимся на решении проблемы бинарной классификации, используя технику логистической регрессии.
Сегодняшний искусственный интеллект (AI) далеко превзошел шумиху блокчан и квантовых вычислений. Разработчики теперь используют это в создании новых моделей машинного обучения и повторно обучать существующие модели для лучшей производительности и результатов.
Pybrain - это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, реализованного с использованием Python. Библиотека предлагает вам несколько простых в использовании алгоритмы обучения для сетей, наборов данных, тренеров для тренировок и тестирования сети.
Tensorflow - это рамки обучения машины с открытым исходным кодом для всех разработчиков. Он используется для внедрения машинного обучения и приложений глубокого обучения. Разработать и исследовать увлекательные идеи по искусственному интеллекту, Google Team создал Tensorflow. Tensorflow разработан в языке программирования Python.
Theano - это библиотека Python, которая позволяет определять математические выражения, используемые в машинном обучении, оптимизируйте эти выражения и очень эффективно оценивают те, которые очень эффективно оценивают в критических областях.
временные ряды - это последовательность наблюдений в течение определенного периода. Самый простой пример временного ряда, которые все мы столкнулись с каждым днем, - это изменение температуры в течение дня или недели или месяца или года. Анализ временных данных способен дать нам полезную информацию о том, как переменная Изменения со временем.
ML ML) в основном это поле информатики с помощью которых компьютерные системы могут иметь смысл для данных одинаково так же, как делают люди. По простым словам, ML представляет собой тип искусственного интеллекта, который извлекает шаблоны из необработанных данных с помощью алгоритма или метода. Ключевой фокус ML состоит в том, чтобы разрешить компьютерные системы учиться на опыте, не будучи четко запрограммированным или вмешательством человека.