Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Описание

БЕСПЛАТНАЯ ОБЪЯВЛЕНИЕ | БЕЗ РЕКЛАМЫ

Искусственный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от интеллекта, демонстрируемого людьми к 2020 году. В этом руководстве рассматриваются основные концепции различных областей искусственного интеллекта, таких как искусственные нейронные сети, обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение, генетические алгоритмы и т. д. ., и его реализация на Python.

В этом руководстве мы узнаем, как использовать среду глубокого обучения Caffe2 (Сверточная архитектура для быстрого встраивания функций). Более того, в 2020 году мы поймем разницу между традиционным машинным обучением и глубоким обучением, какие новые функции в Caffe2 по сравнению с Caffe и инструкции по установке Caffe2.

H2O — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, в которой реализованы несколько широко распространенных алгоритмов машинного обучения. В 2020 году вам просто нужно взять алгоритм из огромного репозитория и применить его к своему набору данных. Он содержит наиболее широко используемые статистические алгоритмы и алгоритмы машинного обучения. H2O предоставляет простую в использовании платформу с открытым исходным кодом для применения различных алгоритмов машинного обучения к заданному набору данных.

Python — это язык программирования высокого уровня общего назначения, который широко используется в науке о данных и для создания алгоритмов глубокого обучения. В этом кратком руководстве представлены Python и его библиотеки, такие как Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; такие фреймворки, как Theano, TensorFlow, Keras.

Keras — это среда глубокого обучения с открытым исходным кодом для Python. Он был разработан исследователем искусственного интеллекта в Google по имени Франсуа Шолле. Ведущие организации, такие как Google, Square, Netflix, Huawei и Uber, в настоящее время используют Keras. В этом руководстве рассказывается об установке Keras, основах глубокого обучения, моделях Keras, слоях Keras, модулях Keras и, наконец, о некоторых приложениях реального времени в 2020 году.

KNIME предоставляет графический интерфейс для разработки. Внедрение KNIME сделало разработку моделей машинного обучения доступной для обычного человека.

Логистическая регрессия — это статистический метод классификации объектов. В этом уроке мы сосредоточимся на решении проблемы бинарной классификации с использованием метода логистической регрессии.

Сегодняшний искусственный интеллект (ИИ) намного превзошел шумиху вокруг блокчейна и квантовых вычислений. Теперь разработчики используют это преимущество при создании новых моделей машинного обучения и переобучении существующих моделей для повышения производительности и результатов.

Pybrain — это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, реализованная с использованием Python. Библиотека предлагает вам несколько простых в использовании алгоритмов обучения для сетей, наборов данных, тренажеров для обучения и тестирования сети.

TensorFlow — это среда машинного обучения с открытым исходным кодом для всех разработчиков. Он используется для реализации приложений машинного обучения и глубокого обучения. Для разработки и исследования интересных идей в области искусственного интеллекта команда Google создала TensorFlow. TensorFlow разработан на языке программирования Python.

Theano — это библиотека Python, которая позволяет вам определять математические выражения, используемые в машинном обучении, оптимизировать эти выражения и очень эффективно оценивать их, решительно используя графические процессоры в критических областях.

Временной ряд – это последовательность наблюдений за определенный период. Простейшим примером временного ряда, с которым все мы сталкиваемся изо дня в день, является изменение температуры в течение дня, недели, месяца или года. Анализ временных данных может дать нам полезную информацию о том, как переменная меняется со временем.

Машинное обучение (ML) — это, по сути, та область компьютерных наук, с помощью которой компьютерные системы могут придавать смысл данным почти так же, как это делают люди. Проще говоря, ML — это тип искусственного интеллекта, который извлекает шаблоны из необработанных данных с помощью алгоритма или метода. Основное внимание ML заключается в том, чтобы позволить компьютерным системам учиться на собственном опыте без явного программирования или вмешательства человека.