Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Сүрөттөмө

ЖАРНАМАЛАР АКЫСЫЗ | ЖАРНАМА ЖОК

Жасалма интеллект 2020-жылга чейин адамдар көрсөткөн интеллекттен айырмаланып, машиналар көрсөткөн интеллект. Бул окуу куралы жасалма нейрон тармактары, табигый тилди иштетүү, машина үйрөнүү, терең үйрөнүү, ж.б. сыяктуу жасалма интеллекттин ар кандай тармактарынын негизги түшүнүктөрүн камтыйт. ., жана аны Pythonдо ишке ашыруу.

Бул окуу куралында биз Caffe2 (Fast Feature Embedding үчүн Convolutional Architecture) аттуу терең үйрөнүү негизин кантип колдонууну үйрөнөбүз. Мындан тышкары, 2020-жылы биз салттуу машинаны үйрөнүү менен терең үйрөнүүнүн ортосундагы айырманы, Caffe2ге салыштырмалуу Caffe2деги жаңы функцияларды жана Caffe2 орнотуу нускамаларын түшүнөбүз.

H2O бир нече кеңири кабыл алынган ML алгоритмдердин толук сыналган ишке ашыруулары менен ачык булактуу Machine Learning негизи. 2020-жылы сиз жөн гана алгоритмди анын чоң репозиторийинен алып, аны маалымат топтомуңузга колдонушуңуз керек. Ал эң кеңири колдонулган статистикалык жана ML алгоритмдерин камтыйт. H2O берилген маалымат топтомунда ар кандай ML алгоритмдерин колдонуу үчүн колдонууга оңой ачык булак платформасын камсыз кылат.

Python – маалымат илиминде жана терең үйрөнүү алгоритмдерин өндүрүү үчүн кеңири колдонулган жалпы максаттагы жогорку деңгээлдеги программалоо тили. Бул кыскача окуу куралы Python жана анын Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib сыяктуу китепканаларын тааныштырат; Theano, TensorFlow, Keras сыяктуу алкактар.

Keras - бул питон үчүн ачык булак терең үйрөнүү негизи. Аны Google компаниясынын Франсуа Чоллет аттуу жасалма интеллект изилдөөчүсү иштеп чыккан. Учурда Google, Square, Netflix, Huawei жана Uber сыяктуу алдыңкы уюмдар Keras колдонууда. Бул окуу куралы Keras орнотуулары, терең үйрөнүүнүн негиздери, Keras моделдери, Keras катмарлары, Keras модулдары жана акырында 2020-жылы кээ бир реалдуу убакыт тиркемелери менен жыйынтыкталат.

KNIME иштеп чыгуу үчүн графикалык интерфейсти камсыз кылат. KNIMEнин ишке киргизилиши машина үйрөнүү моделдерин карапайым адамдын кызыкчылыгына алып келди.

Логистикалык регрессия – объекттерди классификациялоонун статистикалык ыкмасы. Бул окуу куралында биз логистикалык регрессия ыкмасын колдонуу менен бинардык классификация маселесин чечүүгө көңүл бурабыз.

Бүгүнкү күндөгү Жасалма интеллект (AI) блокчейн жана кванттык эсептөөлөрдөн алда канча ашып өттү. Азыр иштеп чыгуучулар мындан жаңы Machine Learning моделдерин түзүүдө жана жакшыраак иштөө жана натыйжалар үчүн учурдагы моделдерди кайра даярдоодо колдонушат.

Pybrain бул Python аркылуу ишке ашырылган Machine Learning үчүн ачык булак китепканасы. Китепкана сизге тармакты үйрөтүү жана сынап көрүү үчүн тармактар, берилиштер топтому, тренерлер үчүн колдонууга оңой болгон окутуу алгоритмдерин сунуштайт.

TensorFlow - бул бардык иштеп чыгуучулар үчүн ачык булактуу машина үйрөнүү негизи. Бул машина үйрөнүү жана терең үйрөнүү колдонмолорун ишке ашыруу үчүн колдонулат. Жасалма интеллект боюнча кызыктуу идеяларды иштеп чыгуу жана изилдөө үчүн Google командасы TensorFlow түздү. TensorFlow Python программалоо тилинде иштелип чыккан.

Theano бул Python китепканасы, ал сизге Machine Learningде колдонулган математикалык туюнтмаларды аныктоого, бул туюнтмаларды оптималдаштырууга жана GPU'ларды маанилүү аймактарда чечкиндүү колдонуу менен аларды абдан натыйжалуу баалоого мүмкүндүк берет.

Убакыт сериясы - бул белгилүү бир мезгил ичиндеги байкоолордун ырааттуулугу. Ар бирибиз күн сайын кезигүүчү убакыт катарларынын эң жөнөкөй мисалы бул температуранын күн же жума, ай же жыл бою өзгөрүшү. Убактылуу маалыматтарды талдоо бизге өзгөрмөнүн кандайча өзгөрүшү жөнүндө пайдалуу түшүнүктөрдү берүүгө жөндөмдүү. убакыттын өтүшү менен өзгөрөт.

Машиналарды үйрөнүү (ML) - бул компьютердик илимдин бул тармагы, анын жардамы менен компьютердик системалар маалыматтарга адамдар сыяктуу эле маани бере алат. Жөнөкөй сөз менен айтканда, ML - алгоритм же ыкманы колдонуу менен чийки маалыматтардан үлгүлөрдү чыгарган жасалма интеллекттин бир түрү. MLдин негизги багыты компьютер тутумдарына ачык программаланбастан же адамдын кийлигишүүсүз тажрыйбадан үйрөнүүгө мүмкүндүк берүү.