Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Lýsing

AUGLÝSINGAR | ENGIN AUGLÝSING

Gervigreind er greind sem vélar sýna, öfugt við þá greind sem menn sýna árið 2020. Þessi kennsla fjallar um grunnhugtök ýmissa sviða gervigreindar eins og gervi taugakerfi, náttúruleg málvinnsla, vélanám, djúpt nám, erfðafræðileg reiknirit o.s.frv. ., og útfærslu þess í Python.

Í þessari kennslu munum við læra hvernig á að nota djúpnámsramma sem heitir Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding). Ennfremur árið 2020 munum við skilja muninn á hefðbundnu vélnámi og djúpu námi, hverjir eru nýju eiginleikar Caffe2 samanborið við Caffe og uppsetningarleiðbeiningar fyrir Caffe2.

H2O er opinn uppspretta vélanámsrammi með fullprófuðum útfærslum á nokkrum almennt viðurkenndum ML reikniritum. Árið 2020 þarftu bara að taka reikniritið úr risastóru geymslunni og nota það á gagnasafnið þitt. Það inniheldur mest notuðu tölfræði- og ML reiknirit. H2O býður upp á auðveldan opinn vettvang til að nota mismunandi ML reiknirit á tiltekið gagnasafn.

Python er almennt notað forritunarmál á háu stigi sem er mikið notað í gagnavísindum og til að búa til reiknirit fyrir djúpnám. Þessi stutta kennsla kynnir Python og bókasöfn þess eins og Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; ramma eins og Theano, TensorFlow, Keras.

Keras er opinn uppspretta djúpnámsrammi fyrir python. Það hefur verið þróað af gervigreindarfræðingi hjá Google að nafni Francois Chollet. Leiðandi stofnanir eins og Google, Square, Netflix, Huawei og Uber nota Keras um þessar mundir. Þessi kennsla fer í gegnum uppsetningu Keras, grunnatriði djúpnáms, Keras líkön, Keras lög, Keras einingar og lýkur að lokum með nokkrum rauntímaforritum árið 2020.

KNIME býður upp á grafískt viðmót fyrir þróun. Kynning á KNIME hefur fært þróun vélanámslíkana í verksvið almenns manns.

Logistic Regression er tölfræðileg aðferð til að flokka hluti. Í þessari kennslu munum við einbeita okkur að því að leysa tvöfaldur flokkunarvandamál með því að nota logistic aðhvarfstækni.

Gervigreind (AI) í dag hefur farið langt fram úr efla blockchain og skammtatölvu. Hönnuðir nýta sér þetta nú við að búa til ný vélanámslíkön og til að endurþjálfa núverandi líkön fyrir betri frammistöðu og árangur.

Pybrain er opið bókasafn fyrir vélanám útfært með python. Bókasafnið býður þér upp á þjálfunarreiknirit sem auðvelt er að nota fyrir netkerfi, gagnapakka, þjálfara til að þjálfa og prófa netið.

TensorFlow er opinn uppspretta vélanámsrammi fyrir alla forritara. Það er notað til að innleiða vélanám og djúpnámsforrit. Til að þróa og rannsaka heillandi hugmyndir um gervigreind, stofnaði teymi Google TensorFlow. TensorFlow er hannað á Python forritunarmáli.

Theano er Python bókasafn sem gerir þér kleift að skilgreina stærðfræðilegar tjáningar sem notaðar eru í vélanámi, fínstilla þessar tjáningar og meta þær á mjög skilvirkan hátt með því að nota GPU á afgerandi hátt á mikilvægum sviðum.

Tímaröð er röð athugana yfir ákveðið tímabil. Einfaldasta dæmið um tímaröð sem við öll rekumst á dag frá degi er breyting á hitastigi yfir daginn eða vikuna eða mánuðinn eða árið. Greining á tímabundnum gögnum er fær um að gefa okkur gagnlega innsýn í hvernig breyta breytist með tímanum.

Machine Learning (ML) er í grundvallaratriðum það svið tölvunarfræðinnar þar sem tölvukerfi geta veitt gögnum skilning á svipaðan hátt og manneskjur gera. Í einföldum orðum, ML er tegund gervigreindar sem dregur mynstur úr hráum gögnum með því að nota reiknirit eða aðferð. Lykiláhersla ML er að leyfa tölvukerfum að læra af reynslunni án þess að vera beinlínis forrituð eða mannleg íhlutun.