Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Popis

REKLAMY ZDARMA | ŽÁDNÉ REKLAMY

Umělá inteligence je inteligence prokazovaná stroji, na rozdíl od inteligence, kterou projevují lidé v roce 2020. Tento tutoriál pokrývá základní koncepty různých oblastí umělé inteligence, jako jsou umělé neuronové sítě, zpracování přirozeného jazyka, strojové učení, hluboké učení, genetické algoritmy atd. ., a jeho implementace v Pythonu.

V tomto tutoriálu se naučíme, jak používat rámec hlubokého učení s názvem Caffe2 (konvoluční architektura pro rychlé vkládání funkcí). Navíc v roce 2020 pochopíme rozdíl mezi tradičním strojovým učením a hlubokým učením, jaké jsou nové funkce v Caffe2 ve srovnání s Caffe a pokyny k instalaci Caffe2.

H2O je open source framework pro strojové učení s plně otestovanými implementacemi několika široce přijímaných algoritmů ML. V roce 2020 stačí vyzvednout algoritmus z jeho obrovského úložiště a aplikovat jej na svůj datový soubor. Obsahuje nejrozšířenější statistické a ML algoritmy. H2O poskytuje snadno použitelnou platformu s otevřeným zdrojovým kódem pro aplikaci různých algoritmů ML na daný soubor dat.

Python je univerzální programovací jazyk na vysoké úrovni, který je široce používán v datové vědě a pro vytváření algoritmů hlubokého učení. Tento krátký tutoriál představuje Python a jeho knihovny jako Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; frameworky jako Theano, TensorFlow, Keras.

Keras je open source framework pro hluboké učení pro python. Byl vyvinut výzkumníkem umělé inteligence ve společnosti Google jménem Francois Chollet. Keras v současné době používají přední organizace jako Google, Square, Netflix, Huawei a Uber. Tento tutoriál vás provede instalací Keras, základy hlubokého učení, modely Keras, vrstvy Keras, moduly Keras a nakonec zakončí několik aplikací v reálném čase v roce 2020.

KNIME poskytuje grafické rozhraní pro vývoj. Zavedení KNIME přineslo vývoj modelů strojového učení v kompetenci běžného člověka.

Logistická regrese je statistická metoda klasifikace objektů. V tomto tutoriálu se zaměříme na řešení problému binární klasifikace pomocí techniky logistické regrese.

Dnešní umělá inteligence (AI) daleko předčila humbuk blockchainu a kvantových počítačů. Vývojáři toho nyní využívají při vytváření nových modelů strojového učení a přetrénování stávajících modelů pro lepší výkon a výsledky.

Pybrain je open-source knihovna pro strojové učení implementovaná pomocí pythonu. Knihovna vám nabízí některé snadno použitelné školicí algoritmy pro sítě, datové sady, školitele pro trénování a testování sítě.

TensorFlow je open source framework pro strojové učení pro všechny vývojáře. Používá se pro implementaci aplikací strojového učení a hlubokého učení. Pro vývoj a výzkum fascinujících nápadů o umělé inteligenci vytvořil tým Google TensorFlow. TensorFlow je navržen v programovacím jazyce Python.

Theano je knihovna Pythonu, která vám umožňuje definovat matematické výrazy používané ve strojovém učení, optimalizovat tyto výrazy a velmi efektivně je vyhodnocovat rozhodným používáním GPU v kritických oblastech.

Časová řada je sled pozorování za určité období. Nejjednodušším příkladem časové řady, se kterým se každý z nás setkává každý den, je změna teploty během dne, týdne, měsíce nebo roku. Analýza časových dat nám může poskytnout užitečné informace o tom, jak proměnná mění v čase.

Strojové učení (ML) je v zásadě tou oblastí informatiky, s jejíž pomocí mohou počítačové systémy poskytovat datům smysl v podstatě stejným způsobem jako lidské bytosti. Jednoduše řečeno, ML je typ umělé inteligence, která extrahuje vzory z nezpracovaných dat pomocí algoritmu nebo metody. Klíčovým zaměřením ML je umožnit počítačovým systémům učit se ze zkušeností, aniž by byly explicitně naprogramovány nebo zasahovány lidmi.