Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Təsvir

ELANLAR PULSUZ | ELAN YOXDUR

Süni intellekt 2020-ci ilə qədər insanlar tərəfindən nümayiş etdirilən intellektdən fərqli olaraq maşınlar tərəfindən nümayiş etdirilən intellektdir. Bu dərslik Süni Neyron Şəbəkələri, Təbii Dil Emalı, Maşın Öyrənməsi, Genetik Öyrənmə və s. kimi süni intellektin müxtəlif sahələrinin əsas anlayışlarını əhatə edir. ., və onun Python-da tətbiqi.

Bu dərslikdə biz Caffe2 (Fast Feature Embedding üçün Convolutional Architecture) adlı dərin öyrənmə çərçivəsindən necə istifadə edəcəyimizi öyrənəcəyik. Üstəlik, 2020-ci ildə biz ənənəvi maşın öyrənməsi ilə dərin öyrənmə arasındakı fərqi, Caffe ilə müqayisədə Caffe2-də hansı yeni funksiyaların olduğunu və Caffe2-nin quraşdırma təlimatlarını başa düşəcəyik.

H2O, bir neçə geniş şəkildə qəbul edilmiş ML alqoritmlərinin tam sınaqdan keçirilmiş tətbiqləri ilə açıq mənbə Maşın Öyrənmə çərçivəsidir. 2020-ci ildə sadəcə onun nəhəng deposundan alqoritmi götürüb məlumat dəstinizə tətbiq etməlisiniz. O, ən çox istifadə edilən statistik və ML alqoritmlərini ehtiva edir. H2O verilmiş verilənlər bazasında müxtəlif ML alqoritmlərinin tətbiqi üçün istifadəsi asan açıq mənbə platformasını təmin edir.

Python məlumat elmində və dərin öyrənmə alqoritmlərinin istehsalı üçün geniş istifadə olunan ümumi təyinatlı yüksək səviyyəli proqramlaşdırma dilidir. Bu qısa dərslik Python və onun Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib kimi kitabxanalarını təqdim edir; Theano, TensorFlow, Keras kimi çərçivələr.

Keras python üçün açıq mənbəli dərin öyrənmə çərçivəsidir. Bu, Google-da Francois Chollet adlı süni intellekt tədqiqatçısı tərəfindən hazırlanıb. Google, Square, Netflix, Huawei və Uber kimi aparıcı təşkilatlar hazırda Keras-dan istifadə edir. Bu dərslik Keras-ın quraşdırılması, dərin öyrənmənin əsasları, Keras modelləri, Keras təbəqələri, Keras modulları ilə tanış olur və nəhayət, 2020-ci ildə bəzi real vaxt proqramları ilə yekunlaşır.

KNIME inkişaf üçün qrafik interfeys təqdim edir. KNIME-nin tətbiqi Maşın Öyrənmə modellərinin işlənib hazırlanmasını adi bir insanın ixtiyarına verdi.

Logistik reqressiya obyektlərin təsnifatının statistik üsuludur. Bu dərslikdə biz logistik reqressiya texnikasından istifadə edərək binar təsnifat probleminin həllinə diqqət yetirəcəyik.

Bugünkü Süni İntellekt (AI) blokçeyn və kvant hesablamalarının şırıngasını çox üstələyib. Tərtibatçılar indi bundan yeni Maşın Öyrənmə modelləri yaratmaqda və daha yaxşı performans və nəticələr üçün mövcud modelləri yenidən hazırlamaqda istifadə edirlər.

Pybrain, python istifadə edərək həyata keçirilən Maşın öyrənməsi üçün açıq mənbəli kitabxanadır. Kitabxana sizə şəbəkələri öyrətmək və sınaqdan keçirmək üçün şəbəkələr, verilənlər dəstləri, təlimçilər üçün istifadəsi asan bir neçə təlim alqoritmləri təklif edir.

TensorFlow, bütün tərtibatçılar üçün açıq mənbəli maşın öyrənmə çərçivəsidir. Maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə tətbiqlərini həyata keçirmək üçün istifadə olunur. Süni intellektlə bağlı maraqlı ideyalar hazırlamaq və araşdırmaq üçün Google komandası TensorFlow-u yaratdı. TensorFlow Python proqramlaşdırma dilində hazırlanmışdır.

Theano, Maşın Öyrənməsində istifadə olunan riyazi ifadələri müəyyən etməyə, bu ifadələri optimallaşdırmağa və kritik sahələrdə GPU-lardan qəti şəkildə istifadə edərək onları çox səmərəli şəkildə qiymətləndirməyə imkan verən Python kitabxanasıdır.

Zaman seriyası müəyyən bir dövr ərzində müşahidələr ardıcıllığıdır. Hamımızın gündən-günə rastlaşdığımız zaman seriyasının ən sadə nümunəsi gün, həftə, ay və ya il ərzində temperaturun dəyişməsidir. Müvəqqəti məlumatların təhlili bizə dəyişənlərin necə olması barədə faydalı fikirlər verməyə qadirdir. zamanla dəyişir.

Maşın Öyrənməsi (ML) əsasən kompüter elmləri sahəsidir ki, onun köməyi ilə kompüter sistemləri insanlarla eyni şəkildə məlumatlara məna verə bilər. Sadə sözlə desək, ML bir alqoritm və ya metoddan istifadə edərək xam məlumatlardan nümunələr çıxaran bir süni intellekt növüdür. ML-nin əsas məqsədi kompüter sistemlərinin açıq şəkildə proqramlaşdırılmadan və ya insan müdaxiləsi olmadan təcrübədən öyrənməsinə imkan verməkdir.