config.arm64_v8a

config.xxxhdpi

config.en

Everyone

Meen Studio

Marshmallow

A Gépi tanulás alkalmazás olyan szakemberek számára készült, akik a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia teljes képének elsajátítására vágynak. Ez az oktatóanyag a kezdő tanulók és a szakértők tanulási igényeit is kielégíti, hogy segítsen nekik megérteni a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás fogalmait és megvalósítását.

 Kinek szól ez a gépi tanulás nélküli tanfolyam: 

Akit érdekel a gépi tanulás. Azok a hallgatók, akik legalább középiskolai matematikai ismeretekkel rendelkeznek, és el akarják kezdeni a Gépi tanulást.

Bármely középszintű ember, aki ismeri a gépi tanulás alapjait, beleértve a klasszikus algoritmusokat, például a lineáris regressziót vagy a logisztikus regressziót, de szeretne többet megtudni róla, és felfedezni a gépi tanulás különböző területeit.

Bárki olyan ember, akinek nem olyan kényelmes a kódolás, de érdeklődik a gépi tanulás iránt, és szeretné könnyedén alkalmazni az adatkészleteken.

- Bármely főiskolai hallgató, aki karriert akar kezdeni az adattudományban.
- Bármely adatelemző, aki szintet akar lépni a gépi tanulásban.
- Bármely ember, aki nem elégedett a munkájával, és aki Data Scientist akar lenni.
- Bárki, aki hozzáadott értéket szeretne teremteni vállalkozásának a hatékony gépi tanulási eszközök használatával.

 Útmutató a gépi tanulás kezdőknek 

A gépi tanulás alapvetően a számítástechnika azon területe, amelynek segítségével a számítógépes rendszerek ugyanúgy adhatnak értelmet az adatok számára, mint az emberek. Egyszerű szavakkal, az ML egyfajta mesterséges intelligencia, amely algoritmus vagy módszer alkalmazásával nyers adatokból vonja ki a mintákat.

 Tanulja meg a mesterséges intelligenciát ingyen 

A mesterséges intelligencia a gépek által mutatott intelligencia, ellentétben az emberek által bemutatott intelligenciával.
Ez az alkalmazás átfogja a mesterséges intelligencia különböző területeinek alapfogalmait, például a mesterséges ideghálózatokat, a természetes nyelvfeldolgozást, a gépi tanulást, a mély tanulást, a genetikai algoritmusokat stb.

 Ismerje meg a Python programozását 

A Python általános értelmezésű, interaktív, objektum-orientált és magas szintű programozási nyelv. Guido van Rossum hozta létre 1985 és 1990 között. A Perlhez hasonlóan a Python forráskód is elérhető a GNU General Public License (GPL) alatt.

 Ismerje meg a mély tanulási útmutatót 

A mély tanulás lényegében egy mesterséges ideghálózat (ANN) képzését jelenti hatalmas mennyiségű adattal. A mély tanulás során a hálózat önmagától tanul, és ezért humánus adatokra van szükség a tanuláshoz.

 Ismerje meg a Python Data Science 
 t
Az adatok az új olaj. Ez a megállapítás megmutatja, hogyan vezérli minden modern informatikai rendszert az adatok különféle igényekhez való rögzítése, tárolása és elemzése. Legyen szó üzleti döntéshozatalról, időjárás-előrejelzésről, fehérje-szerkezetek tanulmányozásáról a biológiában vagy marketingkampány tervezéséről. Mindezek a szcenáriók multidiszciplináris megközelítést foglalnak magukban matematikai modellek, statisztikák, grafikonok, adatbázisok és természetesen az adatelemzés mögött álló üzleti vagy tudományos logika felhasználásával.

 Ismerje meg a Numpyt 

A NumPy, amely a Numerical Python rövidítése, egy többdimenziós tömbobjektumokból és ezen tömbök feldolgozásának rutingyűjteményéből álló könyvtár. A NumPy segítségével matematikai és logikai műveletek hajthatók végre a tömbökön. Ez az oktatóanyag ismerteti a NumPy alapjait, például annak architektúráját és környezetét. Megvitatja a különféle tömbfüggvényeket, az indexelés típusait, stb. A Matplotlib bevezetését is bemutatjuk. Mindezt példák segítségével magyarázzuk a jobb megértés érdekében.

 Tanulja meg a TensorFlow 
 t
A TensorFlow egy nyílt forráskódú gépi tanulási keret minden fejlesztő számára. Gépi tanulás és mély tanulási alkalmazások megvalósítására használják. A mesterséges intelligencia lenyűgöző ötleteinek kidolgozása és kutatása.

Learn Machine Learning Offline

Learn Machine Learning Offline legújabb verziója

Egyéb változatok