Learn Machine Learning Offline

Menjadi panduan induk Pembelajaran Mesin dan kepintaran buatan.

Aplikasi Belajar Mesin telah disediakan untuk para profesional yang ingin mempelajari gambaran lengkap mengenai pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Tutorial ini memenuhi keperluan pembelajaran kedua pelajar baru dan pakar, untuk membantu mereka memahami konsep dan pelaksanaan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Untuk siapa kursus percuma pembelajaran mesin ini:

Sesiapa yang berminat dalam Pembelajaran Mesin. Pelajar yang mempunyai pengetahuan sekurang-kurangnya sekolah menengah dalam matematik dan ingin memulakan pembelajaran Pembelajaran Mesin.

Mana-mana orang peringkat pertengahan yang mengetahui asas-asas pembelajaran mesin, termasuk algoritma klasik seperti regresi linear atau regresi logistik, tetapi yang ingin mengetahui lebih lanjut mengenainya dan meneroka semua bidang Pembelajaran Mesin yang berbeza.

Mana-mana orang yang tidak begitu selesa dengan pengekodan tetapi berminat dengan Pembelajaran Mesin dan ingin menerapkannya dengan mudah pada set data.

- Mana-mana pelajar di kolej yang ingin memulakan kerjaya dalam Sains Data.

- Mana-mana penganalisis data yang ingin naik taraf dalam Pembelajaran Mesin.

- Mana-mana orang yang tidak berpuas hati dengan pekerjaan mereka dan ingin menjadi Saintis Data.

- Mana-mana orang yang ingin mencipta nilai tambah untuk perniagaan mereka dengan menggunakan alat Pembelajaran Mesin.

Belajar Pembelajaran Mesin untuk panduan pemula

Pembelajaran Mesin pada asasnya adalah bidang sains komputer dengan bantuan sistem komputer yang dapat memberikan pengertian kepada data dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia. Dengan kata mudah, ML adalah sejenis kecerdasan buatan yang mengekstrak corak dari data mentah dengan menggunakan algoritma atau kaedah.

Pelajari Kecerdasan Buatan secara percuma

Kecerdasan buatan adalah kecerdasan yang ditunjukkan oleh mesin, berbeza dengan kecerdasan yang ditunjukkan oleh manusia.

Aplikasi ini merangkumi konsep asas pelbagai bidang kecerdasan buatan seperti Rangkaian Neural Buatan, Pemprosesan Bahasa Semula Jadi, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Dalam, algoritma Genetik dll, dan pelaksanaannya di Python.

Pelajari pengaturcaraan Python

Python adalah bahasa pengaturcaraan yang ditafsirkan, interaktif, berorientasikan objek, dan peringkat tinggi untuk tujuan umum. Ia dicipta oleh Guido van Rossum pada tahun 1985- 1990. Seperti Perl, kod sumber Python juga terdapat di bawah GNU General Public License (GPL).

Belajar panduan Belajar mendalam

Pembelajaran mendalam pada dasarnya bermaksud melatih Rangkaian Neural Buatan (ANN) dengan sejumlah besar data. Dalam pembelajaran mendalam, rangkaian belajar dengan sendirinya dan dengan itu memerlukan data yang besar untuk belajar.

Belajar Sains Data Python

Data adalah Minyak baru. Pernyataan ini menunjukkan bagaimana setiap sistem IT moden didorong dengan menangkap, menyimpan dan menganalisis data untuk pelbagai keperluan. Baik untuk membuat keputusan untuk perniagaan, meramalkan cuaca, mempelajari struktur protein dalam biologi atau merancang kempen pemasaran. Semua senario ini melibatkan pendekatan multidisiplin menggunakan model matematik, statistik, grafik, pangkalan data dan tentunya logik perniagaan atau saintifik di sebalik analisis data.

Belajar Numpy

NumPy, singkatan dari Numerical Python, adalah perpustakaan yang terdiri daripada objek array multidimensi dan kumpulan rutin untuk memproses susunan tersebut. Dengan menggunakan NumPy, operasi matematik dan logik pada tatasusunan dapat dilakukan. Tutorial ini menerangkan asas-asas NumPy seperti seni bina dan persekitarannya. Ia juga membincangkan pelbagai fungsi array, jenis pengindeksan, dan lain-lain. Pengenalan kepada Matplotlib juga disediakan. Semua ini dijelaskan dengan bantuan contoh untuk pemahaman yang lebih baik.

Belajar TensorFlow

TensorFlow adalah kerangka pembelajaran mesin sumber terbuka untuk semua pembangun. Ia digunakan untuk melaksanakan aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Untuk mengembangkan dan meneliti idea menarik mengenai kecerdasan buatan.