Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Beschreiwung

Annonce GRATIS | KENG Annoncen

Kënschtlech Intelligenz ass d'Intelligenz, déi vu Maschinnen demonstréiert gëtt, am Géigesaz zu der Intelligenz, déi d'Mënsche vum 2020 ugewisen hunn. Dësen Tutorial deckt d'Basiskonzepter vu verschiddene Beräicher vun der kënschtlecher Intelligenz wéi Kënschtlech Neural Netzwierker, Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning, Genetesch Algorithmen etc. ., a seng Ëmsetzung am Python.

An dësem Tutorial léiere mir wéi een en Deep Learning Kader mam Numm Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) benotzt. Ausserdeem am Joer 2020 wäerte mir den Ënnerscheed tëscht traditionellem Maschinnléieren an Deep Learning verstoen, wat sinn déi nei Features am Caffe2 am Verglach zum Caffe an d'Installatiounsinstruktioune fir Caffe2.

H2O ass en Open Source Machine Learning Kader mat voll getesten Implementatiounen vu verschiddene wäit akzeptéierten ML Algorithmen. Am Joer 2020 musst Dir just den Algorithmus aus sengem risege Repository ophuelen an et op Är Datesaz uwenden. Et enthält déi meescht benotzt statistesch a ML Algorithmen.H2O bitt eng einfach ze benotzen Open Source Plattform fir verschidde ML Algorithmen op e bestëmmten Dataset z'applizéieren.

Python is a general-purpose high level programming language that is widely used in data science and for producing deep learning algorithms.Dëse kuerzen Tutorial stellt Python a seng Bibliothéike wéi Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Kaderen wéi Theano, TensorFlow, Keras.

Keras ass en Open Source Deep Learning Kader fir Python. Et gouf vun engem kënschtlechen Intelligenz Fuerscher bei Google mam Numm Francois Chollet entwéckelt. Leading Organisatiounen wéi Google, Square, Netflix, Huawei an Uber benotzen de Moment Keras. Dësen Tutorial geet duerch d'Installatioun vu Keras, Basics vum Deep Learning, Keras Modeller, Keras Schichten, Keras Moduler a schlussendlech mat e puer Echtzäit Uwendungen am Joer 2020 ofgeschloss.

KNIME bitt eng grafesch Interface fir Entwécklung. D'Aféierung vu KNIME huet d'Entwécklung vu Machine Learning Modeller an der Sicht vun engem gemeinsame Mann bruecht.

Logistesch Regressioun ass eng statistesch Method fir Klassifikatioun vun Objeten. An dësem Tutorial konzentréiere mir eis op d'Léisung vun binäre Klassifikatiounsproblem mat der logistescher Regressiounstechnik.

Hautdes Kënschtlech Intelligenz (AI) huet den Hype vu Blockchain a Quantecomputer wäit iwwerschratt. D'Entwéckler profitéieren elo vun dësem fir nei Machine Learning Modeller ze kreéieren an déi existent Modeller nei ze trainéieren fir besser Leeschtung a Resultater.

Pybrain ass eng Open Source Bibliothéik fir Maschinnléieren implementéiert mat Python. D'Bibliothéik bitt Iech e puer einfach ze benotzen Trainingsalgorithmen fir Netzwierker, Datesätz, Trainere fir d'Netz ze trainéieren an ze testen.

TensorFlow ass en Open Source Maschinn Léieren Kader fir all Entwéckler. Et gëtt benotzt fir Maschinnléieren an Deep Learning Uwendungen ëmzesetzen. Fir faszinéierend Iddien iwwer kënschtlech Intelligenz z'entwéckelen an ze fuerschen, huet Google Team TensorFlow erstallt. TensorFlow ass an der Python Programmiersprache entworf.

Theano ass eng Python-Bibliothéik déi Iech erlaabt mathematesch Ausdréck ze definéieren déi am Machine Learning benotzt ginn, dës Ausdréck optimiséieren an déi ganz effizient evaluéieren andeems Dir GPUs entscheedend a kritesche Beräicher benotzt.

Eng Zäitserie ass eng Sequenz vun Observatiounen iwwer eng gewëssen Period. Dat einfachst Beispill vun enger Zäitserie, déi eis all op enger Dag zu Dag Basis begéinen ass d'Verännerung vun der Temperatur am ganzen Dag oder Woch oder Mount oder Joer. Ännerungen iwwer Zäit.

Machine Learning (ML) ass grondsätzlech dat Gebitt vun der Informatik mat der Hëllef vun deenen Computersystemer Sënn fir Daten kënne bidden op vill déiselwecht Manéier wéi d'Mënsche maachen. An einfache Wierder, ML ass eng Aart vu kënschtlecher Intelligenz déi Musteren aus rauen Daten extrahéiert andeems en Algorithmus oder Method benotzt. De Schlësselfokus vun ML ass Computersystemer z'erméiglechen aus der Erfahrung ze léieren ouni explizit programméiert oder mënschlech Interventioun.