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인공 지능은 2020년까지 인간이 보여주는 지능과 달리 기계가 보여주는 지능입니다. 이 튜토리얼에서는 인공 신경망, 자연어 처리, 기계 학습, 딥 러닝, 유전자 알고리즘 등과 같은 인공 지능의 다양한 분야의 기본 개념을 다룹니다. ., 그리고 파이썬에서의 구현.

이 튜토리얼에서는 Caffe2(빠른 기능 임베딩을 위한 컨볼루션 아키텍처)라는 딥 러닝 프레임워크를 사용하는 방법을 배웁니다. 또한 2020년에는 기존 머신 러닝과 딥 러닝의 차이점, Caffe와 비교하여 Caffe2의 새로운 기능 및 Caffe2 설치 지침을 이해할 것입니다.

H2O는 널리 인정되는 여러 ML 알고리즘의 전체 테스트를 거친 구현이 포함된 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 2020년에는 거대한 저장소에서 알고리즘을 선택하여 데이터 세트에 적용하기만 하면 됩니다. 여기에는 가장 널리 사용되는 통계 및 ML 알고리즘이 포함되어 있습니다. H2O는 주어진 데이터 세트에 다양한 ML 알고리즘을 적용하기 위한 사용하기 쉬운 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.

Python은 데이터 과학 및 딥 러닝 알고리즘 생성에 널리 사용되는 범용 고급 프로그래밍 언어입니다. 이 간단한 자습서에서는 Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib와 같은 Python 및 라이브러리를 소개합니다. Theano, TensorFlow, Keras와 같은 프레임워크.

Keras는 Python용 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. 이것은 Francois Chollet이라는 Google의 인공 지능 연구원이 개발했습니다. Google, Square, Netflix, Huawei 및 Uber와 같은 주요 조직은 현재 Keras를 사용하고 있습니다. 이 튜토리얼은 Keras의 설치, 딥 러닝의 기초, Keras 모델, Keras 레이어, Keras 모듈을 안내하고 마침내 2020년의 일부 실시간 애플리케이션으로 마무리합니다.

KNIME은 개발을 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다. KNIME의 도입은 일반 사람의 영역에서 기계 학습 모델의 개발을 가져왔습니다.

로지스틱 회귀는 객체 분류의 통계적 방법입니다. 이 튜토리얼에서는 로지스틱 회귀 기법을 사용하여 이진 분류 문제를 해결하는 데 중점을 둘 것입니다.

오늘날 인공 지능(AI)은 블록체인과 양자 컴퓨팅의 과대 광고를 훨씬 능가했습니다. 이제 개발자는 새로운 기계 학습 모델을 생성하고 더 나은 성능과 결과를 위해 기존 모델을 다시 훈련할 때 이를 활용합니다.

Pybrain은 Python을 사용하여 구현된 머신 러닝을 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 라이브러리는 네트워크, 데이터 세트, 트레이너가 네트워크를 훈련하고 테스트하기 위해 사용하기 쉬운 훈련 알고리즘을 제공합니다.

TensorFlow는 모든 개발자를 위한 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션을 구현하는 데 사용됩니다. 인공 지능에 대한 매혹적인 아이디어를 개발하고 연구하기 위해 Google 팀은 TensorFlow를 만들었습니다. TensorFlow는 Python 프로그래밍 언어로 설계되었습니다.

ano는 기계 학습에 사용되는 수학 표현식을 정의하고, 이러한 표현식을 최적화하고, 중요한 영역에서 GPU를 과감하게 사용하여 매우 효율적으로 평가할 수 있게 해주는 Python 라이브러리입니다.

시계열은 특정 기간 동안의 일련의 관측입니다. 우리 모두가 매일 접하는 시계열의 가장 간단한 예는 하루 또는 주 또는 월 또는 연도의 온도 변화입니다. 시간 데이터의 분석은 변수가 어떻게 변하는지에 대한 유용한 통찰력을 제공할 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 변경됩니다.

기계 학습(ML)은 기본적으로 컴퓨터 시스템이 인간과 거의 동일한 방식으로 데이터에 의미를 제공할 수 있는 컴퓨터 과학 분야입니다. 간단히 말해서 ML은 알고리즘이나 방법을 사용하여 원시 데이터에서 패턴을 추출하는 일종의 인공 지능입니다. ML의 핵심 초점은 컴퓨터 시스템이 명시적으로 프로그래밍되거나 사람의 개입 없이 경험을 통해 학습할 수 있도록 하는 것입니다.