Learn Machine Learning Offline

Learn App für maschinelles Lernen wurde für Profis entwickelt, die das vollständige Bild von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erlernen möchten. Dieses Tutorial berücksichtigt die Lernbedürfnisse sowohl von Anfängern als auch von Experten, um ihnen zu helfen, die Konzepte und die Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.

Für wen dieser kostenlose Kurs zum maschinellen Lernen bestimmt ist:

Jeder, der sich für maschinelles Lernen interessiert. Schüler, die mindestens High-School-Kenntnisse in Mathematik haben und maschinelles Lernen lernen möchten.

Alle fortgeschrittenen Personen, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression, aber mehr darüber erfahren und die verschiedenen Bereiche des maschinellen Lernens erkunden möchten.

Alle Personen, die mit dem Codieren nicht so vertraut sind, sich aber für maschinelles Lernen interessieren und es einfach auf Datensätze anwenden möchten.

- Alle Studenten im College, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.

- Alle Datenanalysten, die sich im maschinellen Lernen verbessern möchten.

- Alle Personen, die mit ihrer Arbeit nicht zufrieden sind und Data Scientist werden möchten.

- Alle Personen, die mithilfe leistungsstarker Tools für maschinelles Lernen einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen möchten.

Leitfaden für maschinelles Lernen für Anfänger

Maschinelles Lernen ist im Grunde das Gebiet der Informatik, mit dessen Hilfe Computersysteme Daten auf die gleiche Weise sinnvoll machen können wie Menschen. Mit einfachen Worten, ML ist eine Art künstliche Intelligenz, die mithilfe eines Algorithmus oder einer Methode Muster aus Rohdaten extrahiert.

Lernen Sie künstliche Intelligenz kostenlos

Künstliche Intelligenz ist die Intelligenz, die Maschinen im Gegensatz zur Intelligenz des Menschen demonstrieren.

Diese App behandelt die Grundkonzepte verschiedener Bereiche der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, tiefes Lernen, genetische Algorithmen usw. und deren Implementierung in Python.

Python-Programmierung lernen

Python ist eine universell interpretierte, interaktive, objektorientierte und übergeordnete Programmiersprache. Es wurde von Guido van Rossum in den Jahren 1985 bis 1990 erstellt. Wie Perl ist auch Python-Quellcode unter der GNU General Public License (GPL) verfügbar.

Deep Learning-Leitfaden lernen

Deep Learning bedeutet im Wesentlichen, ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) mit einer großen Datenmenge zu trainieren. Beim Deep Learning lernt das Netzwerk von selbst und benötigt daher riesige Daten zum Lernen.

Lernen Sie Python Data Science

Daten sind das neue Öl. Diese Aussage zeigt, wie jedes moderne IT-System durch die Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten für verschiedene Anforderungen angetrieben wird. Sei es, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen, Wettervorhersagen zu treffen, Proteinstrukturen in der Biologie zu studieren oder eine Marketingkampagne zu entwerfen. Alle diese Szenarien beinhalten einen multidisziplinären Ansatz, bei dem mathematische Modelle, Statistiken, Grafiken, Datenbanken und natürlich die geschäftliche oder wissenschaftliche Logik hinter der Datenanalyse verwendet werden.

Lerne Numpy

NumPy, das für Numerical Python steht, ist eine Bibliothek, die aus mehrdimensionalen Array-Objekten und einer Sammlung von Routinen zur Verarbeitung dieser Arrays besteht. Mit NumPy können mathematische und logische Operationen an Arrays ausgeführt werden. In diesem Tutorial werden die Grundlagen von NumPy wie Architektur und Umgebung erläutert. Außerdem werden die verschiedenen Array-Funktionen, Indizierungsarten usw. erläutert. Eine Einführung in Matplotlib wird ebenfalls bereitgestellt. All dies wird anhand von Beispielen zum besseren Verständnis erläutert.

Lernen Sie TensorFlow

TensorFlow ist ein Open Source-Framework für maschinelles Lernen für alle Entwickler. Es wird zur Implementierung von Anwendungen für maschinelles Lernen und tiefes Lernen verwendet. Entwicklung und Erforschung faszinierender Ideen zur künstlichen Intelligenz.