AI Eğiticisi 2025, Ocak

Google'ın TensorFlow'u, araştırma ve üretim için açık kaynaklı ve en popüler derin öğrenme kitaplığıdır. Bu e-kitap, doğrusal regresyon, sınıflandırıcı, oluşturma, eğitme gibi konuları ilerletmek için temel bilgileri kapsar.

Otomatik kodlayıcı nedir? Otomatik kodlayıcı, bir girişi yeniden oluşturmak için harika bir araçtır. Basit bir deyişle, makine, diyelim ki bir görüntü alır ve yakından ilişkili bir resim üretebilir. Bu türden girdi

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve sürdürülen açık kaynaklı bir derin öğrenme kitaplığıdır. Bir dizi makine öğrenimi görevini gerçekleştiren veri akışı programlaması sunar. M üzerinde çalışacak şekilde inşa edildi

R, Ross Ihaka ve Robert Gentleman tarafından 1993 yılında geliştirilen bir programlama dilidir. Dil, geniş bir istatistiksel ve grafiksel yöntemler kataloğuna sahiptir. Makine öğrenimi algorunu içerir

Evrişimli Sinir Ağı nedir? Konvnetler veya CNN olarak da bilinen evrişimli sinir ağı, bilgisayarla görme uygulamalarında iyi bilinen bir yöntemdir. Bu tür bir mimari, yeniden yapılandırmaya baskındır.

Bu öğreticinin amacı, bir veri kümesini doğrusal olarak ayrılabilir hale getirmektir. Öğretici iki bölüme ayrılmıştır: Özellik dönüşümü Tensorflow ile bir Kernel sınıflandırıcıyı eğitin İlk bölümde,

Doğrusal Sınıflandırıcı nedir? En yaygın iki denetimli öğrenme görevi doğrusal regresyon ve doğrusal sınıflandırıcıdır. Doğrusal regresyon bir değeri tahmin ederken, doğrusal sınıflandırıcı bir sınıfı tahmin eder. T

Bu eğitimde, verileri nasıl kontrol edeceğinizi ve doğrusal bir regresyon görevi oluşturmak için nasıl hazırlayacağınızı öğreneceksiniz. Bu eğitim iki bölüme ayrılmıştır: Etkileşim arayın Modeli test edin Önceki eğitimde

Doğrusal regresyon Bu eğitimde, genel olarak doğrusal regresyon ve makine öğreniminin temel ilkelerini öğreneceksiniz. TensorFlow, hesaplamalar üzerinde tam kontrole sahip olmak için araçlar sağlar. Bu yapmak

Bu öğreticide şunları öğreneceksiniz: CSV'yi İçe Aktararak CSV Grubunu İçe Aktar TensorFlow öğreticisi sırasında, yetişkin veri kümesini kullanacaksınız. Genellikle sınıflandırma görevi ile birlikte kullanılır. Bu URL'de mevcuttur h

EnsorFlow Temel Bilgileri: Tensor, Shape, Type, Graph, Sessions & Operatörler Bu eğiticide, Tensor, Shape, Type, Operators, Variables, Placeholders, Graph ve amp; Oturumlar. Şu komutları kullanacağız 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, veri bilimcileri ve Google, Airbnb, Facebook vb. Gibi büyük şirketler tarafından veri analizi için yaygın olarak kullanılan bir programlama dilidir. Bu, yeni başlayanlar için R ile ilgili eksiksiz bir e-kitaptır ve temel bilgileri kapsar

TensorFlow nedir? Şu anda dünyanın en ünlü derin öğrenme kitaplığı Google'ın TensorFlow'udur. Google ürünü, arama motorunu iyileştirmek için tüm ürünlerinde makine öğrenimini kullanır.

Histogram, sürekli verilerin frekans dağılımını görüntülemek için istatistiksel bilgileri çubuklar yoluyla temsil etmek için kullanılan bir çubuk grafik türüdür. Sınıf veya bölme olarak bilinen değerler aralığı arasında kalan gözlemlerin sayısını gösterir.

SAS nedir? SAS, Veri Analitiği için kullanılan İstatistiksel Analiz Yazılımının kısaltmasıdır. Çalışan verimliliğini artırmanıza olanak tanıyan nitel teknikleri ve süreçleri kullanmanıza yardımcı olur.

Karar ağaçları nedir? Karar ağaçları, hem sınıflandırma hem de regresyon görevlerini gerçekleştirebilen çok yönlü Makine Öğrenimi algoritmasıdır. Komple uydurabilen çok güçlü algoritmalardır.

Makine öğrenimi Makine öğrenimi, veri bilimcileri arasında yaygınlaşıyor ve günlük olarak kullandığınız yüzlerce üründe kullanılıyor. İlk ML uygulamalarından biri spam filtresiydi. Aşağıdakiler

Veriler çeşitli formatlarda mevcut olabilir. Her format için R'nin belirli bir işlevi ve bağımsız değişkeni vardır. Bu eğitici, verilerin R'ye nasıl aktarılacağını açıklar Bu eğiticide, CSV'yi okuyun Excel dosyalarını okuyun.

Çubuk grafik, x ekseninde kategorik değişkenleri görüntülemenin harika bir yoludur. Bu grafik türü, y eksenindeki iki yönü belirtir. İlki, gruplar arasındaki olayların sayısını sayar. İkincisi

Bu eğitim, apply () işlev koleksiyonunu tanıtmayı amaçlamaktadır. Apply () işlevi tüm koleksiyonun en temel olanıdır. Ayrıca sapply (), lapply () ve tapply () öğelerini de öğreneceğiz. Uygulama koleksiyonu ca

Döngü, bir koşul karşılanana kadar çalışmaya devam eden bir ifadedir. While döngüsünün sözdizimi şu şekildedir: while (koşul) (Exp) Not: Bazı po'da bir kapanış koşulu yazmayı unutmayın.

Veri Çerçevesi nedir? Veri çerçevesi, eşit uzunluktaki vektörlerin bir listesidir. Bir matris yalnızca bir tür veri içerirken, bir veri çerçevesi farklı veri türlerini (sayısal, karakter, faktör,

Bir öğe listesi veya bir sayı aralığı üzerinde yineleme yapmamız gerektiğinde bir for döngüsü çok değerlidir. Döngü, bir liste, veri çerçevesi, vektör, matris veya başka herhangi bir nesne üzerinde yineleme yapmak için kullanılabilir. Diş telleri bir

Dot Product Numpy, matris hesaplaması için güçlü bir kütüphanedir. Örneğin, nokta ürünü np.dot Sözdizimi numpy.dot (x, y, out = Yok) ile hesaplayabilirsiniz. Burada, x, y: Giriş dizileri. x ve y her ikisi de

Bu eğitimde şunları öğreneceksiniz: Temel veri türleri Değişkenler Vektörler Aritmetik Operatörler Mantıksal Operatörler Temel veri türleri R, SkalerVektörler (sayısal, karakter

R bir programlama dilidir. R'yi kullanmak için, bir Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) kurmamız gerekiyor. Rstudio, kullanıcı dostu, açık kaynaklı ve Anaconda'nın bir parçası olduğu için mevcut En İyi IDE'dir.

Matris Çarpımı Numpu matmul () işlevi, 2 dizinin matris ürününü döndürmek için kullanılır. Nasıl çalışır 1) 2 boyutlu diziler, normal ürünü döndürür 2) Boyutlar & gt; 2, ürün trea

NumPy, dizideki belirli öğelerden minimum, maksimum, yüzdelik standart sapma ve varyans, vb. Bulmak için epeyce yararlı istatistiksel fonksiyonlara sahiptir. Fonksiyonlar f olarak açıklanmıştır

İndeksleme ve dilimleme Verileri dilimleme, numpy ile önemsizdir. "E" matrisini dilimleyeceğiz. Python'da, satırları veya sütunları döndürmek için köşeli parantezleri kullanmanız gerektiğini unutmayın ## Slice import numpy np e =

Arrange nedir? Bazen, tanımlanmış bir aralık içinde eşit aralıklarla yerleştirilmiş değerler oluşturmak istersiniz. Örneğin, 1'den 10'a kadar değerler oluşturmak istiyorsunuz; numpy.arange () işlev sözdizimini kullanabilirsiniz