Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

Yapay zeka
Makineler tarafından gösterilen zeka, 2020, Humansby tarafından gösterilen zekanın aksine, yapay sinir ağları, doğal dil işleme, makine öğrenmesi gibi yapay zeka çeşitli alanlarının temel kavramlarını kapsar. , Derin öğrenme, genetik algoritmalar vb. Ve Python'daki uygulaması.
Bu eğitimde, Caffe2 adlı derin bir öğrenme çerçevesinin nasıl kullanılacağını öğreneceğiz (Hızlı Özellik Katıştırması için Convinit Mimarisi). Üstelik, 2021'de, geleneksel makine öğrenme ve derin öğrenme arasındaki farkı anlayacağız, Caffe2'deki yeni özellikler ve Caffe2 için kurulum talimatları nelerdir2.
H2O açık kaynaklı bir makinedir Yaygın olarak kabul edilen çeşitli ML algoritmaların tam testli uygulamaları ile öğrenme çerçevesi. 2021'de algoritmayı sadece büyük deposundan almanız ve veri setinize uygulaymanız gerekir. En yaygın kullanılan istatistiksel ve ml algoritmaları içerir.H2O, belirli bir veri kümesinde farklı ML algoritmaları uygulamak için kullanımı kolay bir açık kaynaklı platform sağlar.
Python, veri biliminde yaygın olarak kullanılan ve derin öğrenme algoritmaları üretmek için genel amaçlı bir yüksek seviye programlama dilidir. Theano, Tensorflow, Keras gibi çerçeveler.
Keras, Python için açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Francois Chollet adında Google'da yapay bir zeka araştırmacısı tarafından geliştirilmiştir. Google, Square, Netflix, Huawei ve Uber gibi önde gelen kuruluşlar şu anda Keras kullanıyor. Bu eğitim Keras, Derin Öğrenme Temelleri, Keras Modelleri, Keras Katmanları, Keras Modülleri ve Sonunda 2021'deki gerçek zamanlı uygulamalarla sonuçlanır.
Knime, gelişme için grafiksel bir arayüz sunar. Knime tanıtımı, ortak bir adamın purview'da makine öğrenme modellerinin gelişimini getirmiştir.
Lojistik regresyon, nesnelerin sınıflandırılması için istatistiksel bir yöntemdir. Bu eğitimde, lojistik regresyon tekniğini kullanarak ikili sınıflandırma problemini çözmeye odaklanacağız.
Günümüzün yapay zekası (AI), blok tutma ve kuantum hesaplamasının yutturmacasını çok aştı. Geliştiriciler artık yeni makine öğrenme modelleri oluşturma ve daha iyi performans ve sonuçlar için mevcut modelleri yeniden eğitmek için faydalanır.
Pybrain, Python kullanılarak uygulanan makine öğrenmesi için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Kütüphane, ağları eğitmek ve teste göstermek için ağlar, veri kümeleri, eğitmenler için eğitim algoritmaları kullanımı kolaydır.
Tensorflow, tüm geliştiriciler için açık kaynaklı bir makine öğrenme çerçevesidir. Makine öğrenme ve derin öğrenme uygulamalarını uygulamak için kullanılır. Yapay zekada büyüleyici fikirler hakkında gelişmek ve araştırma yapmak için Google takımı tensorflow yarattı. Tensorflow, Python programlama dilinde tasarlanmıştır.
Theano, makine öğrenmesinde kullanılan matematiksel ifadeleri tanımlamanızı, bu ifadeleri optimize etmenize ve kritik alanlarda GPU'ları kullanarak çok verimli bir şekilde değerlendirmenizi sağlayan bir Python kütüphanesidir.
Bir zaman serisi belli bir süre boyunca gözlemler dizisidir. Hepimizin bir günden güne karşılaştığımız bir zaman serisinin en basit örneği, gündüz veya hafta veya yıl boyunca sıcaklıktaki değişimdir. Geçici verilerin analizi, bir değişkenin nasıl bir değişken hakkında faydalı bilgiler verebilir. Zaman içinde değişiklikler.
Makine öğrenimi (ML), temelde bilgisayar sistemlerinin, bilgisayar sistemlerinin, insanların yaptığı gibi aynı şekilde veri sağlayabileceği yardımı ile budur. Basit kelimelerle, ML, bir algoritma veya yöntem kullanılarak desenleri ham veri çıkaran bir tür yapay zeka türüdür. ML'nin kilit odağı, bilgisayar sistemlerinin açıkça programlanmış veya insan müdahalesi olmadan deneyimden öğrenmelerine izin vermektir.