Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Sự miêu tả

QUẢNG CÁO MIỄN PHÍ | KHÔNG QUẢNG CÁO

Trí tuệ nhân tạo là trí thông minh được thể hiện bởi máy móc, trái ngược với trí thông minh được hiển thị bởi con người vào năm 2020. ., và việc triển khai nó bằng Python.

Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ học cách sử dụng một khung công tác học sâu có tên Caffe2 (Kiến trúc hợp lệ để nhúng tính năng nhanh). Hơn nữa vào năm 2020, chúng ta sẽ hiểu sự khác biệt giữa học máy truyền thống và học sâu, những tính năng mới trong Caffe2 so với Caffe và hướng dẫn cài đặt cho Caffe2.

H2O là một khuôn khổ Học máy mã nguồn mở với các triển khai đã được thử nghiệm đầy đủ của một số thuật toán ML được chấp nhận rộng rãi. Vào năm 2020, bạn chỉ cần chọn thuật toán từ kho lưu trữ khổng lồ của nó và áp dụng nó vào tập dữ liệu của mình. Nó chứa các thuật toán thống kê và ML được sử dụng rộng rãi nhất.H2O cung cấp một nền tảng mã nguồn mở dễ sử dụng để áp dụng các thuật toán ML khác nhau trên một tập dữ liệu nhất định.

Python là một ngôn ngữ lập trình cấp cao có mục đích chung được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và để tạo ra các thuật toán học sâu. Hướng dẫn ngắn gọn này giới thiệu Python và các thư viện của nó như Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; các framework như Theano, TensorFlow, Keras.

Keras là một khung học sâu mã nguồn mở cho python. Nó được phát triển bởi một nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo tại Google tên là Francois Chollet. Các tổ chức hàng đầu như Google, Square, Netflix, Huawei và Uber hiện đang sử dụng Keras. Hướng dẫn này hướng dẫn cài đặt Keras, kiến ​​thức cơ bản về học sâu, mô hình Keras, lớp Keras, mô-đun Keras và cuối cùng kết thúc với một số ứng dụng thời gian thực vào năm 2020.

KNIME cung cấp giao diện đồ họa để phát triển. Sự ra đời của KNIME đã mang lại sự phát triển của các mô hình Học máy theo quan điểm của một người bình thường.

Logistic Regression là một phương pháp thống kê phân loại các đối tượng. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ tập trung vào giải quyết vấn đề phân loại nhị phân bằng kỹ thuật hồi quy logistic.

Todays Artificial Intelligence (AI) đã vượt xa sự cường điệu của blockchain và điện toán lượng tử. Các nhà phát triển hiện tận dụng lợi thế này trong việc tạo ra các mô hình Học máy mới và đào tạo lại các mô hình hiện có để có hiệu suất và kết quả tốt hơn.

Pybrain là một thư viện mã nguồn mở cho Học máy được triển khai bằng python. Thư viện cung cấp cho bạn một số thuật toán đào tạo dễ sử dụng cho mạng, bộ dữ liệu, trình đào tạo để đào tạo và kiểm tra mạng.

TensorFlow là một khuôn khổ học máy mã nguồn mở cho tất cả các nhà phát triển. Nó được sử dụng để triển khai các ứng dụng học máy và học sâu. Để phát triển và nghiên cứu những ý tưởng hấp dẫn về trí tuệ nhân tạo, nhóm Google đã tạo ra TensorFlow. TensorFlow được thiết kế bằng ngôn ngữ lập trình Python.

Theano là một thư viện Python cho phép bạn xác định các biểu thức toán học được sử dụng trong Học máy, tối ưu hóa các biểu thức này và đánh giá chúng rất hiệu quả bằng cách sử dụng GPU một cách dứt khoát trong các lĩnh vực quan trọng.

Chuỗi thời gian là một chuỗi các quan sát trong một khoảng thời gian nhất định. Ví dụ đơn giản nhất về một chuỗi thời gian mà tất cả chúng ta đều gặp phải hàng ngày là sự thay đổi nhiệt độ trong suốt ngày hoặc tuần hoặc tháng hoặc năm. thay đổi theo thời gian.

Học máy (ML) về cơ bản là lĩnh vực khoa học máy tính với sự trợ giúp của hệ thống máy tính có thể cung cấp cảm giác cho dữ liệu theo cách giống như cách con người làm. Nói cách đơn giản, ML là một loại trí tuệ nhân tạo trích xuất các mẫu từ dữ liệu thô bằng cách sử dụng một thuật toán hoặc phương pháp. Trọng tâm chính của ML là cho phép các hệ thống máy tính học hỏi kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng hoặc có sự can thiệp của con người.