Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK

Maelezo

MATANGAZO BILA MALIPO | HAKUNA MATANGAZO

Akili Bandia ni akili iliyoonyeshwa na mashine, tofauti na akili iliyoonyeshwa na wanadamu kufikia mwaka wa 2020. Mafunzo haya yanashughulikia dhana za msingi za nyanja mbalimbali za akili bandia kama vile Mitandao ya Neural Bandia, Uchakataji wa Lugha Asilia, Kujifunza kwa Mashine, Kujifunza kwa Kina, algoriti za maumbile n.k. ., na utekelezaji wake katika Python.

Katika somo hili, tutajifunza jinsi ya kutumia mfumo wa kujifunza kwa kina unaoitwa Caffe2 (Usanifu wa Kimabadiliko kwa Upachikaji wa Kipengele Haraka). Zaidi ya hayo mnamo 2020, tutaelewa tofauti kati ya kujifunza kwa mashine ya kitamaduni na kujifunza kwa kina, ni vipengele vipi vipya katika Caffe2 ikilinganishwa na Caffe na maagizo ya usakinishaji wa Caffe2.

H2O ni mfumo huria wa Kujifunza kwa Mashine na utekelezaji uliojaribiwa kamili wa algoriti kadhaa za ML zinazokubalika sana. Mnamo 2020 lazima tu uchukue algorithm kutoka kwa hazina yake kubwa na uitumie kwenye hifadhidata yako. Ina algoriti za takwimu na ML zinazotumika sana.H2O hutoa jukwaa huria ambalo ni rahisi kutumia kwa kutumia algoriti tofauti za ML kwenye mkusanyiko fulani wa data.

Python ni lugha ya programu ya kiwango cha juu ya madhumuni ya jumla ambayo hutumiwa sana katika sayansi ya data na kwa kutengeneza algoriti za kujifunza kwa kina. Mafunzo haya mafupi yanatanguliza Python na maktaba zake kama vile Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; mifumo kama Theano, TensorFlow, Keras.

Keras ni mfumo wazi wa ujifunzaji wa kina wa python. Imetengenezwa na mtafiti wa akili bandia katika Google aitwaye Francois Chollet. Mashirika yanayoongoza kama Google, Square, Netflix, Huawei na Uber kwa sasa yanatumia Keras. Mafunzo haya hupitia usakinishaji wa Keras, misingi ya kujifunza kwa kina, miundo ya Keras, tabaka za Keras, moduli za Keras na hatimaye kuhitimishwa kwa matumizi ya wakati halisi mnamo 2020.

KNIME hutoa kiolesura cha picha kwa ajili ya ukuzaji. Utangulizi wa KNIME umeleta ukuzaji wa miundo ya Kujifunza kwa Mashine katika mtazamo wa mtu wa kawaida.

Urekebishaji wa vifaa ni njia ya takwimu ya uainishaji wa vitu. Katika somo hili, tutazingatia kutatua tatizo la uainishaji wa binary kwa kutumia mbinu ya urejeleaji wa vifaa.

Ujasusi wa Leo wa Usanii (AI) umevuka kwa mbali msukumo wa blockchain na kompyuta ya quantum. Wasanidi programu sasa wanafaidika na hili kwa kuunda miundo mipya ya Kujifunza Mashine na kutoa mafunzo upya kwa miundo iliyopo kwa utendaji bora na matokeo.

Pybrain ni maktaba ya chanzo-wazi cha ujifunzaji wa Mashine inayotekelezwa kwa kutumia chatu. Maktaba hukupa algoriti za mafunzo zilizo rahisi kutumia kwa mitandao, seti za data, wakufunzi ili kutoa mafunzo na kujaribu mtandao.

TensorFlow ni mfumo huria wa kujifunza mashine kwa wasanidi wote. Inatumika kutekeleza ujifunzaji wa mashine na matumizi ya kujifunza kwa kina. Ili kuendeleza na kutafiti kuhusu mawazo ya kuvutia kuhusu akili bandia, timu ya Google iliunda TensorFlow. TensorFlow imeundwa katika lugha ya programu ya Python.

Theano ni maktaba ya Python ambayo hukuruhusu kufafanua usemi wa hisabati unaotumiwa katika Kujifunza kwa Mashine, kuboresha misemo hii na kutathmini kwa ufanisi sana kwa kutumia GPU kwa uthabiti katika maeneo muhimu.

Msururu wa wakati ni mfuatano wa uchunguzi katika kipindi fulani. Mfano rahisi zaidi wa mfululizo wa saa ambao sisi sote hukutana nao siku baada ya siku ni mabadiliko ya halijoto siku nzima au wiki au mwezi au mwaka. Uchambuzi wa data ya muda unaweza kutupa maarifa muhimu kuhusu jinsi mabadiliko mabadiliko kwa wakati.

Kujifunza kwa Mashine (ML) kimsingi ni uwanja wa sayansi ya kompyuta kwa msaada ambao mifumo ya kompyuta inaweza kutoa maana kwa data kwa njia sawa na wanadamu. Kwa maneno rahisi, ML ni aina ya akili bandia ambayo hutoa ruwaza kutoka kwa data ghafi kwa kutumia algoriti au mbinu. Lengo kuu la ML ni kuruhusu mifumo ya kompyuta kujifunza kutokana na uzoefu bila kuratibiwa kwa uwazi au kuingilia kati kwa binadamu.