AI bemutató 2025, Január

A Google TensorFlow egy nyílt forráskódú és legnépszerűbb mély tanulási könyvtár kutatási és gyártási célokra. Ez az e-könyv olyan témák előrehaladását ismerteti, mint a lineáris regresszió, osztályozó, létrehozás, edzés a

Mi az az Autoencoder? Az autoencoder nagyszerű eszköz a bemenet újrateremtéséhez. Egyszerű szóval a gép, mondjuk képet készít, és szorosan kapcsolódó képet képes előállítani. Az ilyen jellegű input

A TensorFlow egy nyílt forráskódú, mélytanuló könyvtár, amelyet a Google fejlesztett és tart fenn. Adatfolyam-programozást kínál, amely számos gépi tanulási feladatot hajt végre. Úgy építették, hogy m-re futhasson

R egy programozási nyelv, amelyet Ross Ihaka és Robert Gentleman fejlesztett ki 1993-ban. A nyelv kiterjedt statisztikai és grafikus módszerek katalógusával rendelkezik. Ez magában foglalja a gépi tanulás algoritmust

Mi az a konvolúciós neurális hálózat? A konvolúciós ideghálózat, más néven convnets vagy CNN, jól ismert módszer a számítógépes látási alkalmazásokban. Ez a típusú architektúra domináns a reco-ban

A bemutató célja egy adatkészlet lineárisan elkülöníthetővé tétele. Az oktatóanyag két részre oszlik: Szolgáltatás-átalakítás Tanuljon egy kernel-osztályozót a Tensorflow segítségével. Az első részben

Mi az a lineáris osztályozó? A két leggyakoribb felügyelt tanulási feladat a lineáris regresszió és a lineáris osztályozó. A lineáris regresszió jósol egy értéket, míg a lineáris osztályozó egy osztályt. T

Ebben az oktatóanyagban megtanulhatja, hogyan kell ellenőrizni az adatokat és előkészíteni őket egy lineáris regressziós feladat létrehozására. Ez az oktatóanyag két részre oszlik: Interakció kereséseTesztelje a modellt Az előző tu-ban

Lineáris regresszió Ebben az oktatóanyagban megismerheti a lineáris regresszió és általában a gépi tanulás alapelveit. A TensorFlow eszközöket biztosít a számítások teljes irányításához. Ez van

Ebben az oktatóanyagban megtanulja: CSV-csoport importálása CSV-importálás A TensorFlow oktatóanyag során a felnőttek adatkészletét fogja használni. Gyakran használják osztályozási feladattal. Ezen az URL-en érhető el h

EnsorFlow alapjai: Tensor, Shape, Type, Graph, Sessions & Operátorok Ebben az oktatóanyagban megtanuljuk a TensorFlow alapjait, mint például a Tensor, Shape, Type, Operátorok, Változók, Helyőrzők, Grafikon és & Munkamenetek. A következő parancsokat fogjuk használni: tf.variable tf.get_variable tf.Variable tf.constant tf.placeholder tf.SparseTensor tf.add (a, b) tf.subtract (a, b) tf.multiply (a, b) tf. div (a, b) tf.pow (a, b) tf.exp (a) tf.sqrt (a

Az R egy programozási nyelv, amelyet adatkutatók és nagyvállalatok, például a Google, az Airbnb, a Facebook stb. Széles körben használnak adatelemzésre. Ez egy teljes e-könyv az R-ről kezdőknek, és az alapokat tartalmazza

Mi az a TensorFlow? Jelenleg a világ leghíresebb mélytanuló könyvtára a Google TensorFlow. A Google termék minden termékében a gépi tanulást használja a keresőmotor fejlesztésére, tran

A hisztogram egy olyan oszlopdiagram, amelyet a statisztikai információk oszlopok formájában történő ábrázolására használnak a folyamatos adatok frekvenciaeloszlásának megjelenítésére. Jelzi a megfigyelések számát, amelyek az értéktartomány között vannak, amelyet osztálynak vagy bin-nek neveznek.

Mi az a SAS? A SAS a statisztikai elemző szoftver (Data Analysis Software) rövidítése, amelyet az adatelemzéshez használnak. Segít kvalitatív technikák és folyamatok alkalmazásában, amely lehetővé teszi az alkalmazottak termelékenységének növelését a

Mik a döntési fák? A döntési fák sokoldalú Machine Learning algoritmusok, amelyek osztályozási és regressziós feladatokat egyaránt képesek végrehajtani. Nagyon erős algoritmusok, amelyek képesek a komplex illesztésére

Gépi tanulás A gépi tanulás egyre szélesebb körben elterjedt az adatkutatók körében, és naponta több száz termékben alkalmazzák. Az egyik első ML alkalmazás a spamszűrő volt. Következnek mások

Az adatok különféle formátumokban létezhetnek. Minden formátum esetében az R-nek van egy sajátos függvénye és argumentuma. Ez az oktatóanyag elmagyarázza, hogyan importálhatja az adatokat az R-be. Ebben az oktatóanyagban megtanulhatja az CSV-olvasás és az Excel-fájlok olvasását

Az oszlopdiagram nagyszerű módja a kategorikus változók megjelenítésének az x tengelyben. Ez a típusú gráf két aspektust jelöl az y tengelyben. Az első megszámolja a csoportok közötti előfordulás számát. A második

A bemutató célja az Apply () függvénygyűjtemény bemutatása. Az Apply () függvény az összes gyűjtemény legalapvetőbb. Meg fogunk tanulni sapply (), lapply () és tapply () nyelveket is. Az alkalmaz kollekció kb

A ciklus egy olyan utasítás, amely addig fut, amíg egy feltétel nem teljesül. Egy darab ciklus szintaxisa a következő: while (feltétel) (Exp) Megjegyzés: Ne felejtsen el írni egy zárási feltételt néhány po

Mi az az adatkeret? Az adatkeret az azonos hosszúságú vektorok listája. A mátrix csak egy adattípust tartalmaz, míg egy adatkeret különböző adattípusokat (numerikus, karakter, tényező,

Az A for ciklus nagyon értékes, ha el kell ismételnünk egy elemlistát vagy egy számtartományt. A hurok segítségével felsorolható egy lista, adatkeret, vektor, mátrix vagy bármely más objektum. A nadrágtartók a

A Dot Product Numpy hatékony könyvtár a mátrixok számításához. Például kiszámíthatja a dot terméket az np.dot szintaxissal numpy.dot (x, y, out = Nincs) Itt, x, y: Bemeneti tömbök. x és y egyaránt

Ebben az oktatóanyagban megtudhatja: Alapvető adattípusok Változók Vektorok Aritmetikai operátorok Logikai operátorok Az R alap adattípusok számos adattípussal működnek, beleértve a ScalarsVectors-ot

R programozási nyelv. Az R használatához telepítenünk kell egy integrált fejlesztői környezetet (IDE). Az Rstudio a rendelkezésre álló legjobb IDE, mivel felhasználóbarát, nyílt forráskódú és az Anaconda része

Mátrixszorzás A Numpu matmul () függvény 2 tömb mátrix szorzatának visszaadására szolgál. Így működik 1) 2-D tömbök, a normál szorzatot adja vissza 2) Méretek & gt; 2, a termék trea

A NumPy jó néhány hasznos statisztikai funkcióval rendelkezik a tömb adott elemeiből a minimális, maximális, percentilis szórás és szórás stb. A funkciókat f-ként magyarázzuk

Indexelés és szeletelés Az adatok szeletelése triviális a numpy segítségével. Szeletelni fogjuk az "e" mátrixot. Ne feledje, hogy a Pythonban a zárójelek segítségével kell visszaadni a sorokat vagy oszlopokat ## Slice import numpy as np e =

Mi a helyzet az elrendezéssel? Néha olyan értékeket szeretne létrehozni, amelyek egyenletesen vannak elosztva egy meghatározott intervallumon belül. Például 1 és 10 közötti értékeket szeretne létrehozni; használhatja a numpy.arange () Syntax függvényt