AI-opetusohjelma 2025, Heinäkuu

Googlen TensorFlow on avoimen lähdekoodin ja suosituin syväoppimiskirjasto tutkimusta ja tuotantoa varten. Tämä e-kirja kattaa perusteet sellaisten aiheiden edistämiseksi kuin lineaarinen regressio, luokittelija, luominen, kouluttaminen a

Mikä on autokooderi? Autokooderi on loistava työkalu syötteen luomiseen. Yksinkertaisella sanalla kone ottaa, sanotaan esimerkiksi kuva, ja voi tuottaa läheisen kuvan. Tällainen panos

TensorFlow on avoimen lähdekoodin syväoppimiskirjasto, jonka Google on kehittänyt ja ylläpitänyt. Se tarjoaa tiedonkulun ohjelmoinnin, joka suorittaa useita koneoppimistehtäviä. Se on rakennettu toimimaan m

R on ohjelmointikieli, jonka ovat kehittäneet Ross Ihaka ja Robert Gentleman vuonna 1993. Kielellä on laaja luettelo tilastollisista ja graafisista menetelmistä. Se sisältää koneoppimisalgoritmin

Mikä on konvoluutiohermoverkko? Konvoluutiohermoverkko, joka tunnetaan myös nimellä convnets tai CNN, on tunnettu menetelmä tietokonenäkösovelluksissa. Tämän tyyppinen arkkitehtuuri on hallitseva reco

Tämän opetusohjelman tarkoituksena on tehdä tietojoukko lineaarisesti erotettavissa. Opetusohjelma on jaettu kahteen osaan: Ominaisuuden muunnos Kouluta ytimen luokittelija Tensorflow: lla. Ensimmäisessä osassa

Mikä on lineaarinen luokittelija? Kaksi yleisintä valvottua oppimistehtävää ovat lineaarinen regressio ja lineaarinen luokittelija. Lineaarinen regressio ennustaa arvon, kun taas lineaarinen luokittelija ennustaa luokan. T

Tässä opetusohjelmassa opit tarkistamaan tiedot ja valmistelemaan niitä luomaan lineaarisen regressiotehtävän. Tämä opetusohjelma on jaettu kahteen osaan: Etsi vuorovaikutustaTestaa malli edellisessä tu

Lineaarinen regressio Tässä opetusohjelmassa opit lineaarisen regression ja koneoppimisen perusperiaatteet. TensorFlow tarjoaa työkalut laskelmien täydelliseen hallintaan. Tämä on

Tässä opetusohjelmassa opit: Tuo CSV-ryhmä - Tuo CSV-tiedosto TensorFlow-opetusohjelman aikana käytät aikuisten tietojoukkoa. Sitä käytetään usein luokitustehtävissä. Se on käytettävissä tässä URL-osoitteessa h

EnsorFlow-perusteet: tensori, muoto, tyyppi, kaavio, istunnot ja amp; Operaattorit Tässä opetusohjelmassa opimme TensorFlow-perusteet, kuten Tensor, Shape, Type, Operaattorit, Muuttujat, Paikkamerkit, Kuvaaja & Istunnot. Käytämme seuraavia komentoja tf.variable tf.get_variable tf. div (a, b) tf.pow (a, b) tf.exp (a) tf.sqrt (a

R on ohjelmointikieli, jota datatutkijat ja suuryritykset, kuten Google, Airbnb, Facebook jne., Käyttävät laajasti tietojen analysointiin. Tämä on täydellinen e-kirja R-kirjasta aloittelijoille ja kattaa perusasiat

Mikä on TensorFlow? Tällä hetkellä maailman tunnetuin syväoppimiskirjasto on Googlen TensorFlow. Google-tuote käyttää koneoppimista kaikissa tuotteissaan hakukoneen parantamiseksi

Histogrammi on pylväsdiagrammi, jota käytetään kuvaamaan tilastotietoja pylväinä jatkuvan datan taajuusjakauman näyttämiseksi. Se osoittaa havaintojen lukumäärän arvojen välillä, joka tunnetaan nimellä luokka tai bin.

Mikä on SAS? SAS tarkoittaa tilastoanalyysiohjelmistoa, jota käytetään data-analyysiin. Se auttaa sinua käyttämään laadullisia tekniikoita ja prosesseja, joiden avulla voit parantaa työntekijöiden tuottavuutta a

Mitä ovat päätöspuita? Päätöspuut ovat monipuolinen koneoppimisalgoritmi, joka voi suorittaa sekä luokittelu- että regressiotehtäviä. Ne ovat erittäin tehokkaita algoritmeja, jotka kykenevät sopimaan täydellisesti

Koneoppiminen Koneoppiminen on yleistymässä datatieteilijöiden keskuudessa, ja sitä käytetään satoissa päivittäin käyttämissäsi tuotteissa. Yksi ensimmäisistä ML-sovelluksista oli roskapostisuodatin. Seuraavat ovat muita

Tietoja voi olla eri muodoissa. Jokaisella formaatilla R: llä on tietty funktio ja argumentti. Tässä opetusohjelmassa kerrotaan, kuinka tietoja tuodaan R: hen. Tässä opetusohjelmassa opit lukemaan CSV: n Lue Excel-tiedostot

Pylväsdiagrammi on loistava tapa näyttää kategoriset muuttujat x-akselilla. Tämän tyyppinen kaavio kuvaa kahta aspektia y-akselilla. Ensimmäinen laskee esiintymisten määrän ryhmien välillä, toinen

Tämän opetusohjelman tarkoituksena on esitellä Apply () -funktiokokoelma. Apply () -funktio on kaikkein perustavin kokoelma. Opimme myös sapply (), lapply () ja tapply (). Käytä kokoelmaa n

Silmukka on käsky, joka jatkuu, kunnes ehto täyttyy. Hetken silmukan syntaksi on seuraava: while (ehto) (Exp) Huomaa: Muista kirjoittaa sulkutehtävä joillekin po

Mikä on tietokehys? Datakehys on luettelo vektoreista, jotka ovat yhtä pitkiä. Matriisi sisältää vain yhden tyyppisen datan, kun taas datakehys hyväksyy erilaisia ​​tietotyyppejä (numeerinen, merkki, kerroin,

A for -silmukka on erittäin arvokas, kun meidän on toistettava elementtiluettelo tai numeroalue. Silmukkaa voidaan käyttää toistamaan luettelo, datakehys, vektori, matriisi tai mikä tahansa muu kohde. Olkaimet a

Dot Product Numpy on tehokas kirjasto matriisien laskemiseen. Voit esimerkiksi laskea pistetuotteen np.dot-syntaksilla numpy.dot (x, y, out = Ei mitään) Tässä, x, y: Syöttötaulukot. x: n ja y: n pitäisi

Tässä opetusohjelmassa opit: Perustietotyypit Muuttujat Vektorit Aritmeettiset operaattorit Loogiset operaattorit Perustietotyypit R toimii useiden tietotyyppien kanssa, mukaan lukien ScalarsVectors (numeerinen, char

R on ohjelmointikieli. R: n käyttämiseksi meidän on asennettava integroitu kehitysympäristö (IDE). Rstudio on paras saatavilla oleva IDE, koska se on käyttäjäystävällinen, avoimen lähdekoodin ja osa Anacondaa

Matriisikertaus Numpu matmul () -funktiota käytetään kahden matriisin matriisituloksen palauttamiseen. Näin se toimii 1) 2-D-taulukot, se palauttaa normaalin tuotteen 2) Mitat & gt; 2, tuote on petos

NumPy: llä on melko monta hyödyllistä tilastotoimintoa minimi-, maksimi-, prosenttipisteen keskihajonnan ja varianssin jne. Toiminnot selitetään muodossa f

Indeksointi ja viipalointi Viipalointidata on triviaalia numpy: n kanssa. Leikkaamme matriisin "e". Huomaa, että Pythonissa sinun on käytettävä hakasulkeita rivien tai sarakkeiden palauttamiseen ## Slice import numpy muodossa np e =

Missä on Järjestä? Joskus haluat luoda arvoja, jotka ovat tasaisesti tietyn aikavälin sisällä. Esimerkiksi haluat luoda arvoja 1-10; voit käyttää numpy.arange () -funktiota Syntaksi