Learn All Machine Learning Tutorials Offline 2021

trí tuệ nhân tạo
là trí thông minh được thể hiện bởi các máy, trái ngược với trí thông minh được hiển thị bởi humansby vào năm 2020. Hướng dẫn này bao gồm các khái niệm cơ bản của các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khác nhau như mạng thần kinh nhân tạo, chế biến ngôn ngữ tự nhiên, học máy , Học tập sâu, thuật toán di truyền, v.v., và việc thực hiện của nó trong Python.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tìm hiểu cách sử dụng một khung học tập sâu sắc có tên Caffe2 (Kiến trúc compolutional để nhúng tính năng nhanh). Hơn thế nữa vào năm 2021, chúng ta sẽ hiểu sự khác biệt giữa học máy truyền thống và học tập sâu, các tính năng mới trong Caffe2 so với Caffe và hướng dẫn cài đặt cho Caffe2.
H2O là một máy nguồn mở Khung học tập với các triển khai được kiểm tra đầy đủ của một số thuật toán ML được chấp nhận rộng rãi. Vào năm 2021, bạn chỉ cần chọn thuật toán từ kho lưu trữ khổng lồ của nó và áp dụng nó vào bộ dữ liệu của bạn. Nó chứa các thuật toán thống kê và ML được sử dụng rộng rãi nhất.H2O cung cấp một nền tảng nguồn mở dễ sử dụng để áp dụng các thuật toán ML khác nhau trên một bộ dữ liệu nhất định.
Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao có mục đích chung được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và để tạo ra các thuật toán học tập sâu sắc. Hướng dẫn ngắn gọn này giới thiệu Python và các thư viện của nó như Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Các khung như TheEno, Tensorflow, Keras.
Keras là một khung học tập sâu nguồn mở cho Python. Nó đã được phát triển bởi một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Google tên là Francois Chollet. Các tổ chức hàng đầu như Google, Square, Netflix, Huawei và Uber hiện đang sử dụng Keras. Hướng dẫn này đi qua việc lắp đặt Keras, những điều cơ bản về học tập sâu, mô hình Keras, các lớp Keras, mô-đun Keras và cuối cùng kết thúc với một số ứng dụng thời gian thực vào năm 2021.
DONNIME cung cấp giao diện đồ họa để phát triển. Việc giới thiệu hàng hóa đã mang đến sự phát triển của các mô hình học máy trong phạm vi của một người bình thường.
Hồi quy logistic là một phương pháp phân loại đối tượng thống kê. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tập trung vào việc giải quyết vấn đề phân loại nhị phân bằng kỹ thuật hồi quy logistic.
Trí tuệ nhân tạo ngày nay (AI) đã vượt quá sự cường điệu của Blockchain và tính toán lượng tử. Các nhà phát triển hiện đang tận dụng điều này trong việc tạo mô hình học máy mới và đào tạo lại các mô hình hiện có để có hiệu suất và kết quả tốt hơn.
PyBrain là một thư viện mã nguồn mở để học máy được thực hiện bằng Python. Thư viện cung cấp cho bạn một số thuật toán đào tạo dễ sử dụng cho các mạng, bộ dữ liệu, huấn luyện viên để đào tạo và kiểm tra mạng.
Tensorflow là một khung học máy nguồn mở cho tất cả các nhà phát triển. Nó được sử dụng để thực hiện học máy và các ứng dụng học tập sâu. Để phát triển và nghiên cứu những ý tưởng hấp dẫn về trí tuệ nhân tạo, Google Team đã tạo Tensorflow. Tensorflow được thiết kế trong ngôn ngữ lập trình Python.
TheEno là một thư viện Python cho phép bạn xác định các biểu thức toán học được sử dụng trong học máy, tối ưu hóa các biểu thức này và đánh giá những biểu thức này rất hiệu quả bằng cách sử dụng gpus một cách hiệu quả trong các khu vực quan trọng.
Một loạt thời gian là một chuỗi các quan sát trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ đơn giản nhất của một loạt thời gian mà tất cả chúng ta bắt gặp trên cơ sở hàng ngày là sự thay đổi nhiệt độ trong suốt cả ngày hoặc tuần hoặc hàng tháng hoặc phân tích dữ liệu tạm thời có khả năng cung cấp cho chúng ta những hiểu biết hữu ích về cách một biến thay đổi theo thời gian.
Máy học (ML) về cơ bản là lĩnh vực khoa học máy tính với sự trợ giúp của hệ thống máy tính nào có thể cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu theo cách giống với con người. Nói một cách đơn giản, ML là một loại trí thông minh nhân tạo trích xuất các mẫu khỏi dữ liệu thô bằng cách sử dụng thuật toán hoặc phương thức. Trọng tâm chính của ML là cho phép các hệ thống máy tính học hỏi từ kinh nghiệm mà không được lập trình rõ ràng hoặc can thiệp của con người.