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Beschreibung

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Künstliche Intelligenz ist die Intelligenz, die von Maschinen demonstriert wird, im Gegensatz zu der Intelligenz, die von Menschen bis 2020 gezeigt wird. Dieses Tutorial behandelt die grundlegenden Konzepte verschiedener Bereiche der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, genetische Algorithmen usw ., und seine Implementierung in Python.

In diesem Tutorial lernen wir, wie man ein Deep-Learning-Framework namens Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) verwendet. Darüber hinaus werden wir im Jahr 2020 den Unterschied zwischen traditionellem maschinellem Lernen und Deep Learning verstehen, was die neuen Funktionen in Caffe2 im Vergleich zu Caffe sind und die Installationsanweisungen für Caffe2.

H2O ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen mit vollständig getesteten Implementierungen mehrerer weithin akzeptierter ML-Algorithmen. Im Jahr 2020 müssen Sie nur noch den Algorithmus aus seinem riesigen Repository holen und auf Ihren Datensatz anwenden. Es enthält die am häufigsten verwendeten statistischen und ML-Algorithmen. H2O bietet eine benutzerfreundliche Open-Source-Plattform für die Anwendung verschiedener ML-Algorithmen auf einen bestimmten Datensatz.

Python ist eine allgemeine Programmiersprache auf hoher Ebene, die in der Datenwissenschaft und zur Erstellung von Deep-Learning-Algorithmen weit verbreitet ist. Dieses kurze Tutorial stellt Python und seine Bibliotheken wie Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib vor; Frameworks wie Theano, TensorFlow, Keras.

Keras ist ein Open-Source-Framework für Deep Learning für Python. Es wurde von einem Forscher für künstliche Intelligenz bei Google namens Francois Chollet entwickelt. Führende Organisationen wie Google, Square, Netflix, Huawei und Uber verwenden derzeit Keras. Dieses Tutorial führt durch die Installation von Keras, Grundlagen des Deep Learning, Keras-Modelle, Keras-Layer, Keras-Module und schließt schließlich mit einigen Echtzeitanwendungen im Jahr 2020 ab.

KNIME bietet eine grafische Oberfläche für die Entwicklung. Die Einführung von KNIME hat die Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen in den Bereich eines einfachen Mannes gebracht.

Die logistische Regression ist eine statistische Methode zur Klassifizierung von Objekten. In diesem Tutorial konzentrieren wir uns auf die Lösung des Problems der binären Klassifizierung mithilfe der Technik der logistischen Regression.

Die heutige Künstliche Intelligenz (KI) hat den Hype um Blockchain und Quantencomputing weit übertroffen. Die Entwickler nutzen dies nun, um neue Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen und die vorhandenen Modelle für bessere Leistung und Ergebnisse neu zu trainieren.

Pybrain ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die mit Python implementiert wird. Die Bibliothek bietet Ihnen einige einfach zu verwendende Trainingsalgorithmen für Netzwerke, Datensätze, Trainer zum Trainieren und Testen des Netzwerks.

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen für alle Entwickler. Es wird zur Implementierung von Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet. Um faszinierende Ideen zur künstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu erforschen, hat das Google-Team TensorFlow entwickelt. TensorFlow wurde in der Programmiersprache Python entwickelt.

Theano ist eine Python-Bibliothek, mit der Sie beim maschinellen Lernen verwendete mathematische Ausdrücke definieren, diese Ausdrücke optimieren und sehr effizient auswerten können, indem Sie GPUs in kritischen Bereichen entschieden einsetzen.

Eine Zeitreihe ist eine Folge von Beobachtungen über einen bestimmten Zeitraum. Das einfachste Beispiel für eine Zeitreihe, der wir alle täglich begegnen, ist die Temperaturänderung im Laufe des Tages, der Woche, des Monats oder des Jahres. Die Analyse zeitlicher Daten kann uns nützliche Einblicke in die Funktionsweise einer Variablen geben ändert sich mit der Zeit.

Maschinelles Lernen (ML) ist im Grunde das Gebiet der Informatik, mit dessen Hilfe Computersysteme Daten ähnlich wie Menschen einen Sinn geben können. Mit einfachen Worten, ML ist eine Art künstliche Intelligenz, die mithilfe eines Algorithmus oder einer Methode Muster aus Rohdaten extrahiert. Der Hauptfokus von ML besteht darin, Computersystemen zu ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert oder durch Menschen eingegriffen zu werden.