Learn Machine Learning Offline

De Learn Machine Learning-app is voorbereid voor professionals die het complete beeld van machine learning en kunstmatige intelligentie willen leren kennen. Deze tutorial voorziet in de leerbehoeften van zowel beginnende leerlingen als experts, om hen te helpen de concepten en implementatie van kunstmatige intelligentie en machine learning te begrijpen.

Voor wie deze gratis machine learning-cursus is:

Iedereen die geïnteresseerd is in machine learning. Studenten die minimaal middelbare schoolkennis in wiskunde hebben en die willen beginnen met het leren van Machine Learning.

Mensen op gemiddeld niveau die de basis van machine learning kennen, inclusief de klassieke algoritmen zoals lineaire regressie of logistische regressie, maar die er meer over willen leren en alle verschillende gebieden van machine learning willen verkennen.

Alle mensen die niet zo comfortabel zijn met coderen, maar die geïnteresseerd zijn in machine learning en het gemakkelijk willen toepassen op datasets.

- Alle studenten op de universiteit die een carrière in Data Science willen beginnen.

- Alle data-analisten die een hoger niveau willen bereiken in Machine Learning.

- Alle mensen die niet tevreden zijn met hun baan en die Data Scientist willen worden.

- Alle mensen die een meerwaarde voor hun bedrijf willen creëren door krachtige Machine Learning-tools te gebruiken.

Leer machine learning voor beginners

Machine Learning is in feite dat gebied van de informatica waarmee computersystemen op vrijwel dezelfde manier betekenis kunnen geven aan gegevens als mensen dat doen. In eenvoudige bewoordingen is ML een soort kunstmatige intelligentie die patronen uit onbewerkte gegevens haalt met behulp van een algoritme of methode.

Leer gratis kunstmatige intelligentie

Kunstmatige intelligentie is de intelligentie die door machines wordt getoond, in tegenstelling tot de intelligentie die door mensen wordt getoond.

Deze app behandelt de basisconcepten van verschillende gebieden van kunstmatige intelligentie, zoals kunstmatige neurale netwerken, natuurlijke taalverwerking, machine learning, diep leren, genetische algoritmen enz., En de implementatie ervan in Python.

Leer programmeren in Python

Python is een algemeen geïnterpreteerde, interactieve, objectgeoriënteerde programmeertaal op hoog niveau. Het is gemaakt door Guido van Rossum tussen 1985 en 1990. Net als Perl is de broncode van Python ook beschikbaar onder de GNU General Public License (GPL).

Handleiding voor diepgaand leren

Deep Learning betekent in wezen het trainen van een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) met een enorme hoeveelheid gegevens. Bij deep learning leert het netwerk uit zichzelf en heeft het dus gigantische gegevens nodig om te leren.

Leer Python Data Science

Data is de nieuwe olie. Deze verklaring laat zien hoe elk modern IT-systeem wordt aangedreven door het vastleggen, opslaan en analyseren van gegevens voor verschillende behoeften. Of het nu gaat om het nemen van zakelijke beslissingen, het voorspellen van het weer, het bestuderen van eiwitstructuren in de biologie of het ontwerpen van een marketingcampagne. Al deze scenario's omvatten een multidisciplinaire benadering van het gebruik van wiskundige modellen, statistieken, grafieken, databases en natuurlijk de zakelijke of wetenschappelijke logica achter de data-analyse.

Leer Numpy

NumPy, wat staat voor Numerical Python, is een bibliotheek die bestaat uit multidimensionale array-objecten en een verzameling routines voor het verwerken van die arrays. Met behulp van NumPy kunnen wiskundige en logische bewerkingen op arrays worden uitgevoerd. Deze tutorial legt de basis van NumPy uit, zoals de architectuur en omgeving. Het bespreekt ook de verschillende array-functies, soorten indexering, enz. Er wordt ook een inleiding tot Matplotlib gegeven. Dit alles wordt uitgelegd met behulp van voorbeelden voor een beter begrip.

Leer TensorFlow

TensorFlow is een open source machine learning-framework voor alle ontwikkelaars. Het wordt gebruikt voor het implementeren van machine learning en deep learning-toepassingen. Om fascinerende ideeën over kunstmatige intelligentie te ontwikkelen en te onderzoeken.