Об этом приложении
Узнайте 13 технологий машинного обучения в автономном режиме. как Python, Tensor Flow и т. Д.
В этом уроке мы узнаем, как использовать глубокую структуру обучения под названием Caffe2 (сверточная архитектура для быстрого встраивания функций). Более того, мы поймем разницу между традиционным машинным обучением и глубоким обучением, каковы новые функции в Caffe2 по сравнению с Caffe и инструкциями по установке Caffe2.
H2O-это структура машинного обучения с открытым исходным кодом с полными реализациями нескольких широко распространенных алгоритмов ML. Вам просто нужно забрать алгоритм из его огромного репозитория и применить его к своему набору данных. Он содержит наиболее широко используемые статистические и ML-алгоритмы. H2O предоставляет простую в использовании платформу с открытым исходным кодом для применения различных алгоритмов ML на данном наборе данных.
Python-это язык программирования высокого уровня общего назначения, который широко используется в науке о данных и для создания алгоритмов глубокого обучения. Этот краткий учебник представляет Python и его библиотеки, такие как Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; Структуры, такие как Theano, Tensorflow, Keras.
Керас - это структура глубокого обучения с открытым исходным кодом для Python. Он был разработан исследователем искусственного интеллекта в Google по имени Франсуа Чолле. Ведущие организации, такие как Google, Square, Netflix, Huawei и Uber, в настоящее время используют кера. Этот учебник проходит через установку керас, основы глубокого обучения, моделей керас, слоев кераса, модулей кераса и, наконец, завершается некоторыми приложениями в реальном времени.
Knime обеспечивает графический интерфейс для разработки. Внедрение Knime привело к разработке моделей машинного обучения в компетенцию обычного человека.
Логистическая регрессия - это статистический метод классификации объектов. В этом уроке мы сосредоточимся на решении проблемы бинарной классификации с использованием техники логистической регрессии.
Сегодняшний искусственный интеллект (ИИ) намного превзошел ажиотаж блокчейна и квантовых вычислений. Разработчики теперь пользуются преимуществами этого при создании новых моделей машинного обучения и для повторного обучения существующих моделей для лучшей производительности и результатов.
Pybrain-это библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения, реализованной с использованием Python. Библиотека предлагает вам простые в использовании алгоритмы обучения для сетей, наборов данных, тренеров для обучения и тестирования сети.
Tensorflow - это структура машинного обучения с открытым исходным кодом для всех разработчиков. Он используется для реализации машинного обучения и приложений глубокого обучения. Чтобы разработать и исследовать увлекательные идеи об искусственном интеллекте, Google Team создала Tensorflow. Tensorflow разработан на языке программирования Python.
Theano - это библиотека Python, которая позволяет вам определять математические выражения, используемые в машинном обучении, оптимизировать эти выражения и оценивать их очень эффективно, решительно используя графические процессоры в критических областях.
Временной ряд является последовательности наблюдений за определенный период. Самый простой пример временного ряда, с которым все мы сталкиваемся на повседневной основе, - это изменение температуры в течение дня, неделя, месяца или года. Анализ временных данных способен дать нам полезное представление о том, как переменная меняется со временем.
Машинное обучение (ML) в основном является той областью информатики с помощью того, какие компьютерные системы могут дать смысл данных почти так же, как и люди. Проще говоря, ML - это тип искусственного интеллекта, который извлекает шаблоны из необработанных данных с помощью алгоритма или метода. Ключевое направление ML - позволить компьютерным системам учиться на опыте, не будучи явно запрограммированным или вмешательством человека
Скриншот приложения
