Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Paglalarawan ng Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Artificial Intelligence
Ang katalinuhan ay ipinakita ng mga makina, sa kaibahan sa katalinuhan na ipinakita ng mga tao na 2020. Sinasaklaw ng tutorial na ito ang mga pangunahing konsepto ng iba't ibang larangan ng artipisyal na katalinuhan tulad ng mga artipisyal na neural network, pagpoproseso ng natural na wika, pag-aaral ng makina , Malalim na pag-aaral, genetic algorithm atbp, at pagpapatupad nito sa Python.
Sa tutorial na ito, matututunan namin kung paano gumamit ng malalim na balangkas ng pag-aaral na may pangalang Caffe2 (convolutional architecture para sa mabilis na tampok na pag-embed). Bukod sa 2021, maunawaan namin ang pagkakaiba sa pagitan ng tradisyunal na pag-aaral ng makina at malalim na pag-aaral, ano ang mga bagong tampok sa CAFFE2 kumpara sa Caffe at ang mga tagubilin sa pag-install para sa Caffe2.
H2O ay isang open source machine Pag-aaral ng balangkas na may ganap na nasubok na pagpapatupad ng ilang mga malawak na tinanggap na mga algorithm ng ML. Sa 2021 kailangan mo lamang kunin ang algorithm mula sa malaking repository nito at ilapat ito sa iyong dataset. Naglalaman ito ng pinaka-malawak na ginagamit statistical at ML algorithms.h2o ay nagbibigay ng isang madaling-gamitin na open source platform para sa paglalapat ng iba't ibang mga ml algorithm sa isang ibinigay na dataset.
Python ay isang pangkalahatang layunin ng mataas na antas ng programming language na malawakang ginagamit sa agham ng data at para sa paggawa ng malalim na algorithm sa pag-aaral. Ang maikling tutorial na ito ay nagpapakilala sa Python at ang mga aklatan nito tulad ng Numby, Scipy, Pandas, Matplotlib; Frameworks tulad ng Theano, Tensorflow, Keras.
Keras ay isang open source Deep Learning Framework para sa Python. Ito ay binuo ng isang artificial intelligence researcher sa Google na nagngangalang Francois Chollet. Ang mga nangungunang organisasyon tulad ng Google, Square, Netflix, Huawei at Uber ay kasalukuyang gumagamit ng keras. Ang tutorial na ito ay naglalakad sa pag-install ng keras, mga pangunahing kaalaman sa malalim na pag-aaral, mga modelo ng keras, mga layer ng keras, mga module ng keras at sa wakas ay nagtatapos sa ilang mga real-time na application sa 2021.
Knime ay nagbibigay ng isang graphical na interface para sa pag-unlad. Ang pagpapakilala ng Knime ay nagdala ng pag-unlad ng mga modelo ng pag-aaral ng makina sa purview ng isang karaniwang tao.
Logistic regression ay isang istatistikang paraan ng pag-uuri ng mga bagay. Sa tutorial na ito, tutukuyin namin ang paglutas ng problema sa pag-uuri ng binary gamit ang logistic regression technique.
Ang artipisyal na katalinuhan ngayon (AI) ay nalalampasan ang hype ng blockchain at quantum computing. Sinamantala ng mga developer na ito sa paglikha ng mga bagong modelo ng pag-aaral ng makina at muling sanayin ang mga umiiral na modelo para sa mas mahusay na pagganap at mga resulta.
Pybrain ay isang open-source library para sa machine learning na ipinatupad gamit ang Python. Ang library ay nag-aalok sa iyo ng ilang madaling gamitin ang mga algorithm ng pagsasanay para sa mga network, dataset, trainer upang sanayin at subukan ang network.
Tensorflow ay isang open source machine learning framework para sa lahat ng mga developer. Ginagamit ito para sa pagpapatupad ng pag-aaral ng makina at malalim na mga aplikasyon sa pag-aaral. Upang bumuo at magsaliksik sa mga kamangha-manghang mga ideya sa artipisyal na katalinuhan, ang Google team ay lumikha ng tensorflow. Ang Tensorflow ay dinisenyo sa Python programming language.
Ang TheAno ay isang library ng Python na nagbibigay-daan sa iyo upang tukuyin ang mga expression ng matematika na ginagamit sa pag-aaral ng machine, i-optimize ang mga expression na ito at suriin ang mga napaka mahusay sa pamamagitan ng discisively gamit ang GPU sa mga kritikal na lugar.
Isang serye ng oras ay isang pagkakasunud-sunod ng mga obserbasyon sa isang tiyak na panahon. Ang pinakasimpleng halimbawa ng serye ng isang oras na lahat sa atin ay nakatagpo sa isang araw-araw na batayan ay ang pagbabago sa temperatura sa buong araw o linggo o buwan o taon. Ang pagtatasa ng temporal na data ay may kakayahang magbigay sa amin ng mga kapaki-pakinabang na pananaw kung paano ang isang variable mga pagbabago sa paglipas ng panahon.
Machine Learning (ML) ay karaniwang ang larangan ng agham ng computer na may tulong kung saan ang mga sistema ng computer ay maaaring magbigay ng kahulugan sa data sa magkano ang parehong paraan tulad ng mga tao. Sa simpleng salita, ang ML ay isang uri ng artipisyal na katalinuhan na kunin ang mga pattern mula sa raw data sa pamamagitan ng paggamit ng isang algorithm o pamamaraan. Ang pangunahing pokus ng ML ay upang payagan ang mga sistema ng computer na matuto mula sa karanasan nang hindi malinaw na programmed o interbensyon ng tao.