AI урок 2025, Юли

Google TensorFlow е отворена и най-популярна библиотека за дълбоко обучение за изследвания и производство. Тази електронна книга обхваща основите за усъвършенстване на теми като линейна регресия, класификатор, създаване, обучение на

Какво е Autoencoder? Автокодерът е чудесен инструмент за пресъздаване на вход. С проста дума, машината прави, да кажем изображение, и може да създаде тясно свързана картина. Входът в този вид

TensorFlow е библиотека с дълбоко обучение с отворен код, която се разработва и поддържа от Google. Той предлага програмиране на потока от данни, което изпълнява редица задачи за машинно обучение. Построена е да се движи по m

R е език за програмиране, разработен от Ross Ihaka и Robert Gentleman през 1993 г. Езикът разполага с обширен каталог от статистически и графични методи. Той включва алгоритъм за машинно обучение

Какво е конволюционната невронна мрежа? Конволюционната невронна мрежа, известна още като convnets или CNN, е добре познат метод в приложенията за компютърно зрение. Този тип архитектура е доминираща за възстановяване

Целта на този урок е да направи набор от данни линейно разделим. Урокът е разделен на две части: Преобразуване на функции Обучете класификатор на ядрото с Tensorflow В първата част вие ще

Какво е линеен класификатор? Двете най-често срещани контролирани учебни задачи са линейна регресия и линеен класификатор. Линейната регресия предсказва стойност, докато линейният класификатор предсказва клас. т

В този урок ще научите как да проверите данните и да ги подготвите за създаване на задача за линейна регресия. Този урок е разделен на две части: Потърсете взаимодействие Изпробвайте модела в предишния ту

Линейна регресия В този урок ще научите основните принципи на линейната регресия и машинното обучение като цяло. TensorFlow предоставя инструменти за пълен контрол на изчисленията. Това е направете

В този урок ще научите: Импортиране на CSV група чрез Импортиране на CSV По време на урока TensorFlow ще използвате набора от данни за възрастни. Често се използва с класификационна задача. Той е достъпен в този URL адрес h

Основи на ensorFlow: Тензор, Форма, Тип, Графика, Сесии & Оператори В този урок ще научим основите на TensorFlow като Tensor, Shape, Type, Operators, Variables, Placeholders, Graph, & Сесии. Ще използваме следните команди tf.variable tf.get_variable tf.Variable tf.constant tf.placeholder tf.SparseTensor tf.add (a, b) tf.substract (a, b) tf.multiply (a, b) tf. div (a, b) tf.pow (a, b) tf.exp (a) tf.sqrt (a

R е език за програмиране, широко използван от изследователи на данни и големи корпорации като Google, Airbnb, Facebook и др. За анализ на данни. Това е пълна електронна книга за R за начинаещи и обхваща основите

Какво е TensorFlow? В момента най-известната библиотека за дълбоко обучение в света е TensorFlow на Google. Продуктът на Google използва машинно обучение във всички свои продукти, за да подобри търсачката, тран

Хистограмата е вид стълбовидна диаграма, която се използва за представяне на статистическа информация чрез стълбове за показване на честотното разпределение на непрекъснатите данни. Той показва броя на наблюденията, които се намират между диапазона от стойности, който е известен като клас или бин.

Какво е SAS? SAS означава софтуер за статистически анализ, който се използва за анализ на данни. Помага ви да използвате качествени техники и процеси, което ви позволява да повишите производителността на служителите a

Какво представляват дърветата за решения? Дърветата за вземане на решения са универсален алгоритъм за машинно обучение, който може да изпълнява както задачи по класификация, така и регресия. Те са много мощни алгоритми, способни да напаснат комплекта

Машинно обучение Машинното обучение става широко разпространено сред изследователите на данни и се използва в стотици продукти, които използвате ежедневно. Едно от първите ML приложения е филтърът за нежелана поща. Следват други

Данните могат да съществуват в различни формати. За всеки формат R има специфична функция и аргумент. Този урок обяснява как да импортирате данни в R. В този урок ще научите Прочетете CSV Прочетете файлове на Excel

Стълбовидната диаграма е чудесен начин за показване на категорични променливи в оста x. Този тип графика обозначава два аспекта в оста y. Първият отчита броя на възникванията между групите, а вторият

Този урок има за цел да представи колекцията от функции apply (). Функцията apply () е най-основната от цялата колекция. Също така ще научим sapply (), lapply () и tapply (). Приложимата колекция ca

Цикълът е израз, който продължава да работи, докато условието не бъде изпълнено. Синтаксисът за цикъл while е следният: while (условие) (Exp) Забележка: Не забравяйте да напишете условие за затваряне в някои po

Какво представлява рамката за данни? Рамката за данни е списък на вектори, които са с еднаква дължина. Матрицата съдържа само един тип данни, докато рамката за данни приема различни типове данни (числови, знак, фактор,

Цикълът for е много ценен, когато трябва да прегледаме списък с елементи или диапазон от числа. Цикълът може да се използва за итерация върху списък, рамка с данни, вектор, матрица или друг обект. Скобите a

Dot Product Numpy е мощна библиотека за изчисляване на матрици. Например, можете да изчислите точковото произведение с np.dot Синтаксис numpy.dot (x, y, out = None) Тук, x, y: Въведете масиви. x и y и двете трябва

В този урок ще научите: Основни типове данни Променливи Вектори Аритметични оператори Логически оператори Основни типове данни R работи с множество типове данни, включително ScalarsVectors (числови, символни

R е език за програмиране. За да използваме R, трябва да инсталираме интегрирана среда за разработка (IDE). Rstudio е най-добрата налична IDE, тъй като е лесна за ползване, с отворен код и е част от Anaconda

Умножение на матрицата Функцията Numpu matmul () се използва за връщане на матричния продукт от 2 масива. Ето как работи 1) 2-D масиви, връща нормален продукт 2) Размери & gt; 2, продуктът е trea

NumPy има доста полезни статистически функции за намиране на минимално, максимално, процентилно стандартно отклонение и дисперсия и т.н. от дадените елементи в масива. Функциите са обяснени като f

Индексиране и нарязване Данните за нарязване са тривиални с numpy. Ще нарежем матрицата "e". Имайте предвид, че в Python трябва да използвате скобите, за да върнете редовете или колоните ## Slice import numpy as np e =

Whay is Arrange? Понякога искате да създадете стойности, които са равномерно разположени в рамките на определен интервал. Например искате да създадете стойности от 1 до 10; можете да използвате numpy.arange () функция Синтаксис