Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

説明

広告なし |広告なし

人工知能は、2020 年までに人間が示す知能とは対照的に、機械が示す知能です。このチュートリアルでは、人工ニューラル ネットワーク、自然言語処理、機械学習、深層学習、遺伝的アルゴリズムなど、人工知能のさまざまな分野の基本概念について説明します。 .、および Python でのその実装。

このチュートリアルでは、Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) という名前の深層学習フレームワークの使用方法を学習します。さらに、2020 年には、従来の機械学習と深層学習の違い、Caffe と比較した Caffe2 の新機能、および Caffe2 のインストール手順を理解します。

H2O は、広く受け入れられているいくつかの ML アルゴリズムの完全にテストされた実装を備えたオープンソースの機械学習フレームワークです。 2020 年には、巨大なリポジトリからアルゴリズムを取得して、データセットに適用するだけです。これには、最も広く使用されている統計および ML アルゴリズムが含まれています。H2O は、特定のデータセットにさまざまな ML アルゴリズムを適用するための使いやすいオープン ソース プラットフォームを提供します。

Python は、データ サイエンスやディープ ラーニング アルゴリズムの作成に広く使用されている汎用の高レベル プログラミング言語です。 Theano、TensorFlow、Keras などのフレームワーク。

Keras は、Python 用のオープン ソースの深層学習フレームワークです。これは、Google の人工知能研究者である Francois Chollet によって開発されました。現在、Google、Square、Netflix、Huawei、Uber などの主要な組織が Keras を使用しています。このチュートリアルでは、Keras のインストール、深層学習の基本、Keras モデル、Keras レイヤー、Keras モジュールについて説明し、最後に 2020 年のいくつかのリアルタイム アプリケーションで締めくくります。

KNIME は、開発用のグラフィカル インターフェイスを提供します。 KNIME の導入により、機械学習モデルの開発が一般の人間の範囲内で行われるようになりました。

ロジスティック回帰は、オブジェクトを分類する統計的方法です。このチュートリアルでは、ロジスティック回帰手法を使用してバイナリ分類の問題を解決することに焦点を当てます。

今日の人工知能 (AI) は、ブロックチェーンや量子コンピューティングの誇大宣伝をはるかに超えています。開発者は現在、これを利用して新しい機械学習モデルを作成し、既存のモデルを再トレーニングしてパフォーマンスと結果を向上させています。

Pybrain は、Python を使用して実装された機械学習用のオープンソース ライブラリです。このライブラリは、ネットワーク、データセット、トレーナー用の使いやすいトレーニング アルゴリズムを提供して、ネットワークのトレーニングとテストを行います。

TensorFlow は、すべての開発者向けのオープンソースの機械学習フレームワークです。機械学習および深層学習アプリケーションの実装に使用されます。人工知能に関する魅力的なアイデアを開発および研究するために、Google チームは TensorFlow を作成しました。 TensorFlow は Python プログラミング言語で設計されています。

Theano は、機械学習で使用される数式を定義し、これらの式を最適化し、重要な領域で GPU を断固として使用することで非常に効率的に評価できるようにする Python ライブラリです。

時系列とは、一定期間にわたる観測のシーケンスです。私たち全員が日常的に目にする時系列の最も単純な例は、1 日、1 週間、1 か月、または 1 年間の気温の変化です。時間の経過とともに変化します。

機械学習 (ML) は基本的に、人間と同じようにコンピューター システムがデータに意味を与えることができるコンピューター サイエンスの分野です。簡単に言えば、ML はアルゴリズムまたはメソッドを使用して生データからパターンを抽出する人工知能の一種です。 ML の主な焦点は、コンピューター システムが明示的にプログラムされたり、人間の介入を必要とせずに、経験から学習できるようにすることです。