Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Сипаттама

ЖАРНАМА ТЕГІН | ЖАРНАМАЛАР ЖОҚ

Жасанды интеллект – 2020 жылға қарай адамдар көрсететін интеллекттен айырмашылығы, машиналар көрсеткен интеллект. Бұл оқулық жасанды нейрондық желілер, табиғи тілді өңдеу, машиналық оқыту, терең үйрену, т.б. жасанды интеллекттің әртүрлі салаларының негізгі ұғымдарын қамтиды. ., және оны Python-да енгізу.

Бұл оқулықта біз Caffe2 (Fast Feature Embedding үшін Convolutional Architecture) деп аталатын терең оқыту негізін қалай пайдалану керектігін үйренеміз. Сонымен қатар, 2020 жылы біз дәстүрлі машиналық оқыту мен терең оқыту арасындағы айырмашылықты, Caffe-мен салыстырғанда Caffe2-де қандай жаңа мүмкіндіктер бар екенін және Caffe2 орнату нұсқауларын түсінеміз.

H2O - бұл бірнеше кең таралған ML алгоритмдерінің толық сыналған іске асырулары бар ашық бастапқы Machine Learning жүйесі. 2020 жылы сізге үлкен репозиторийден алгоритмді алып, оны деректер жинағына қолдану керек. Онда ең көп қолданылатын статистикалық және ML алгоритмдері бар. H2O берілген деректер жиынында әртүрлі ML алгоритмдерін қолдану үшін оңай пайдалануға болатын ашық бастапқы платформаны қамтамасыз етеді.

Python – деректер ғылымында және терең оқыту алгоритмдерін жасау үшін кеңінен қолданылатын жалпы мақсаттағы жоғары деңгейлі бағдарламалау тілі. Бұл қысқаша оқулық Python және оның Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib сияқты кітапханаларымен таныстырады; Theano, TensorFlow, Keras сияқты фреймворктер.

Keras - бұл питонға арналған ашық бастапқы терең оқыту негізі. Оны Google-дың жасанды интеллект зерттеушісі Франсуа Чоллет жасаған. Google, Square, Netflix, Huawei және Uber сияқты жетекші ұйымдар қазір Keras-ты пайдалануда. Бұл оқулық Keras орнату, терең оқыту негіздері, Keras үлгілері, Keras қабаттары, Keras модульдері арқылы жүреді және ақырында 2020 жылы нақты уақыттағы кейбір қолданбалармен аяқталады.

KNIME әзірлеу үшін графикалық интерфейсті ұсынады. KNIME енгізу машиналық оқыту үлгілерінің дамуын қарапайым адамның құзыретіне әкелді.

Логистикалық регрессия – объектілерді жіктеудің статистикалық әдісі. Бұл оқулықта біз логистикалық регрессия әдісін қолдана отырып, екілік жіктеу мәселесін шешуге назар аударамыз.

Бүгінгі жасанды интеллект (AI) блокчейн мен кванттық есептеулердің алпауытынан әлдеқайда асып түсті. Әзірлеушілер мұны жаңа Machine Learning үлгілерін жасауда және жақсы өнімділік пен нәтижелерге қол жеткізу үшін бар үлгілерді қайта даярлауда пайдаланады.

Pybrain - бұл python көмегімен жүзеге асырылатын машиналық оқытуға арналған ашық бастапқы кітапхана. Кітапхана сізге желіні оқыту және сынау үшін желілер, деректер жиыны, тренерлер үшін пайдалану оңай бірнеше оқыту алгоритмдерін ұсынады.

TensorFlow - бұл барлық әзірлеушілерге арналған ашық бастапқы кодты машиналық оқыту жүйесі. Ол машиналық оқытуды және терең оқыту қосымшаларын енгізу үшін қолданылады. Жасанды интеллект туралы қызықты идеяларды әзірлеу және зерттеу үшін Google командасы TensorFlow құрды. TensorFlow Python бағдарламалау тілінде жасалған.

Theano - бұл Machine Learning жүйесінде қолданылатын математикалық өрнектерді анықтауға, осы өрнектерді оңтайландыруға және маңызды аймақтарда графикалық процессорларды тиімді пайдалану арқылы оларды өте тиімді бағалауға мүмкіндік беретін Python кітапханасы.

Уақыттық қатар – белгілі бір кезеңдегі бақылаулар тізбегі. Біздің барлығымыз күнделікті кездесетін уақыт қатарының ең қарапайым мысалы күн немесе апта немесе ай немесе жыл бойы температураның өзгеруі болып табылады. Уақытша деректерді талдау бізге айнымалы мәннің қалай болатыны туралы пайдалы түсінік беруге қабілетті. уақыт өте өзгереді.

Machine Learning (ML) - бұл компьютерлік жүйелердің көмегімен деректердің мағынасын адамдар сияқты қамтамасыз ете алатын информатика саласы. Қарапайым сөзбен айтқанда, ML - бұл алгоритм немесе әдіс арқылы өңделмеген деректерден үлгілерді шығаратын жасанды интеллект түрі. ML негізгі бағыты компьютерлік жүйелерге нақты бағдарламаланбай немесе адамның араласуынсыз тәжірибеден үйренуге мүмкіндік беру болып табылады.