Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Апісанне

БЯСПЛАТНАЯ РЭКЛАМА | БЕЗ РЭКЛАМЫ

Штучны інтэлект - гэта інтэлект, які дэманструюць машыны, у адрозненне ад інтэлекту, які дэманструюць людзі да 2020 года. Гэты падручнік ахоплівае асноўныя паняцці розных абласцей штучнага інтэлекту, такіх як штучныя нейронавыя сеткі, апрацоўка натуральнай мовы, машыннае навучанне, глыбокае навучанне, генетычныя алгарытмы і г.д. ., і яго рэалізацыя ў Python.

У гэтым уроку мы даведаемся, як выкарыстоўваць структуру глыбокага навучання пад назвай Caffe2 (згорткавая архітэктура для хуткага ўбудавання функцый). Больш за тое, у 2020 годзе мы зразумеем розніцу паміж традыцыйным машынным навучаннем і глыбокім навучаннем, якія новыя функцыі ёсць у Caffe2 у параўнанні з Caffe і інструкцыі па ўсталёўцы Caffe2.

H2O - гэта фрэймворк машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам з поўнаправеранымі рэалізацыямі некалькіх агульнапрынятых алгарытмаў ML. У 2020 годзе вам проста трэба будзе ўзяць алгарытм з яго велізарнага сховішча і прымяніць яго да свайго набору даных. Ён змяшчае найбольш шырока выкарыстоўваюцца статыстычныя алгарытмы і алгарытмы ML. H2O забяспечвае простую ў выкарыстанні платформу з адкрытым зыходным кодам для прымянення розных алгарытмаў ML да зададзенага набору даных.

Python - гэта мова праграмавання высокага ўзроўню агульнага прызначэння, якая шырока выкарыстоўваецца ў навуцы даных і для стварэння алгарытмаў глыбокага навучання. Гэты кароткі падручнік знаёміць з Python і яго бібліятэкамі, такімі як Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; такія фрэймворкі, як Theano, TensorFlow, Keras.

Keras - гэта структура глыбокага навучання з адкрытым зыходным кодам для python. Ён быў распрацаваны даследчыкам штучнага інтэлекту ў Google па імені Франсуа Шоле. Вядучыя арганізацыі, такія як Google, Square, Netflix, Huawei і Uber, у цяперашні час выкарыстоўваюць Keras. Гэты падручнік распавядае аб усталяванні Keras, асновах глыбокага навучання, мадэлях Keras, слаях Keras, модулях Keras і, нарэшце, аб некаторых праграмах у рэжыме рэальнага часу ў 2020 годзе.

KNIME забяспечвае графічны інтэрфейс для распрацоўкі. Укараненне KNIME зрабіла распрацоўку мадэляў машыннага навучання ў кампетэнцыі простага чалавека.

Лагістычная рэгрэсія - гэта статыстычны метад класіфікацыі аб'ектаў. У гэтым уроку мы спынімся на вырашэнні задачы двайковай класіфікацыі з дапамогай тэхнікі лагістычнай рэгрэсіі.

Сучасны штучны інтэлект (AI) значна перасягнуў ажыятаж аб блокчейне і квантавых вылічэннях. Цяпер распрацоўшчыкі карыстаюцца гэтым, ствараючы новыя мадэлі машыннага навучання і перавучваючы існуючыя мадэлі для павышэння прадукцыйнасці і вынікаў.

Pybrain - гэта бібліятэка з адкрытым зыходным кодам для машыннага навучання, рэалізаваная з дапамогай python. Бібліятэка прапануе некалькі простых у выкарыстанні алгарытмаў навучання сетак, наборы даных, навучальныя праграмы для навучання і тэставання сеткі.

TensorFlow - гэта платформа машыннага навучання з адкрытым зыходным кодам для ўсіх распрацоўшчыкаў. Ён выкарыстоўваецца для рэалізацыі праграм машыннага і глыбокага навучання. Для распрацоўкі і даследавання захапляльных ідэй штучнага інтэлекту каманда Google стварыла TensorFlow. TensorFlow распрацаваны на мове праграмавання Python.

Theano - гэта бібліятэка Python, якая дазваляе вызначаць матэматычныя выразы, якія выкарыстоўваюцца ў машынным навучанні, аптымізаваць гэтыя выразы і вельмі эфектыўна ацэньваць іх шляхам рашучага выкарыстання графічных працэсараў у крытычных галінах.

Часовы шэраг - гэта паслядоўнасць назіранняў за пэўны перыяд. Самы просты прыклад часовага шэрагу, з якім кожны з нас сутыкаецца кожны дзень, - гэта змяненне тэмпературы на працягу дня, тыдня, месяца або года. Аналіз часовых даных можа даць нам карысную інфармацыю аб тым, як зменная змены з цягам часу.

Машыннае навучанне (ML) - гэта ў асноўным тая вобласць інфарматыкі, з дапамогай якой камп'ютэрныя сістэмы могуць забяспечваць сэнс даных прыкладна такім жа чынам, як гэта робяць людзі. Кажучы простымі словамі, ML - гэта тып штучнага інтэлекту, які здабывае шаблоны з неапрацаваных даных з дапамогай алгарытму або метаду. Ключавая задача ML - дазволіць камп'ютэрным сістэмам вучыцца на вопыце без відавочнага праграмавання або ўмяшання чалавека.