Learn All PRO Machine Learning Tutorials Offline for Android APK
| فائل کی قسم | APK |
|---|---|
| ورژن | 0.0.1 |
| ناشر | Prabartan Information Technology |
| رہائی کی تاریخ | 2 اکتوبر، 2020 |
| تاریخ شامل کی گئی | 2 اکتوبر، 2020 |
| OS کی ضروریات | Android |
| تقاضے | Requires Android 4.4 and up |
| کل ڈاؤن لوڈ | 0 |
| قیمت | $5.49 |
تفصیل
اشتہارات مفت | کوئی اشتہارات نہیں۔
مصنوعی ذہانت وہ ذہانت ہے جو مشینوں کے ذریعے ظاہر کی جاتی ہے، انسانوں کی طرف سے 2020 میں دکھائی جانے والی ذہانت کے برعکس۔ اس ٹیوٹوریل میں مصنوعی ذہانت کے مختلف شعبوں جیسے مصنوعی اعصابی نیٹ ورکس، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، مشین لرننگ، ڈیپ لرننگ، الگوریتھ وغیرہ کے بنیادی تصورات کا احاطہ کیا گیا ہے۔ .، اور ازگر میں اس کا نفاذ۔
اس ٹیوٹوریل میں، ہم سیکھیں گے کہ Caffe2 (Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding) کے نام سے گہرے سیکھنے کے فریم ورک کو استعمال کرنے کا طریقہ۔ مزید یہ کہ 2020 میں، ہم روایتی مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ کے درمیان فرق کو سمجھیں گے، Caffe کے مقابلے Caffe2 میں نئی خصوصیات کیا ہیں اور Caffe2 کے لیے انسٹالیشن کی ہدایات۔
H2O ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے جس میں متعدد وسیع پیمانے پر قبول شدہ ML الگورتھم کے مکمل تجربہ شدہ نفاذات ہیں۔ 2020 میں آپ کو صرف اس کے بڑے ذخیرے سے الگورتھم اٹھانا ہوگا اور اسے اپنے ڈیٹاسیٹ پر لاگو کرنا ہوگا۔ یہ سب سے زیادہ استعمال ہونے والے شماریاتی اور ML الگورتھم پر مشتمل ہے۔ H2O ایک دیئے گئے ڈیٹا سیٹ پر مختلف ML الگورتھم کو لاگو کرنے کے لیے استعمال میں آسان اوپن سورس پلیٹ فارم فراہم کرتا ہے۔
Python ایک عام مقصد کی اعلی سطحی پروگرامنگ زبان ہے جو ڈیٹا سائنس میں اور گہری سیکھنے کے الگورتھم تیار کرنے کے لیے وسیع پیمانے پر استعمال ہوتی ہے۔ یہ مختصر ٹیوٹوریل Python اور اس کی لائبریریوں جیسے Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib کو متعارف کرایا گیا ہے۔ فریم ورک جیسے تھیانو، ٹینسر فلو، کیراس۔
کیراس ازگر کے لیے اوپن سورس ڈیپ لرننگ فریم ورک ہے۔ اسے گوگل کے ایک مصنوعی ذہانت کے محقق نے تیار کیا ہے جس کا نام Francois Chollet ہے۔ Google، Square، Netflix، Huawei اور Uber جیسی معروف تنظیمیں فی الحال Keras استعمال کر رہی ہیں۔ یہ ٹیوٹوریل Keras کی تنصیب، گہری سیکھنے کی بنیادی باتوں، Keras ماڈلز، Keras تہوں، Keras ماڈیولز کے ذریعے چلتا ہے اور آخر میں 2020 میں کچھ ریئل ٹائم ایپلی کیشنز کے ساتھ اختتام پذیر ہوتا ہے۔
KNIME ترقی کے لیے ایک گرافیکل انٹرفیس فراہم کرتا ہے۔ KNIME کا تعارف عام آدمی کے دائرہ کار میں مشین لرننگ ماڈلز کی ترقی لے کر آیا ہے۔
لاجسٹک ریگریشن اشیاء کی درجہ بندی کا ایک شماریاتی طریقہ ہے۔ اس ٹیوٹوریل میں، ہم لاجسٹک ریگریشن تکنیک کا استعمال کرتے ہوئے بائنری درجہ بندی کے مسئلے کو حل کرنے پر توجہ مرکوز کریں گے۔
آج کی مصنوعی ذہانت (AI) نے بلاکچین اور کوانٹم کمپیوٹنگ کی ہائپ کو بہت پیچھے چھوڑ دیا ہے۔ ڈویلپرز اب اس کا فائدہ نئے مشین لرننگ ماڈلز بنانے اور موجودہ ماڈلز کو بہتر کارکردگی اور نتائج کے لیے دوبارہ تربیت دینے میں اٹھاتے ہیں۔
Pybrain مشین لرننگ کے لیے ایک اوپن سورس لائبریری ہے جسے python کے ذریعے لاگو کیا جاتا ہے۔ لائبریری آپ کو نیٹ ورکس، ڈیٹاسیٹس، ٹرینرز کے لیے ٹریننگ الگورتھم استعمال کرنے کے لیے کچھ آسان پیش کرتی ہے تاکہ نیٹ ورک کی تربیت اور جانچ کی جا سکے۔
TensorFlow تمام ڈویلپرز کے لیے ایک اوپن سورس مشین لرننگ فریم ورک ہے۔ یہ مشین لرننگ اور ڈیپ لرننگ ایپلی کیشنز کو نافذ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ مصنوعی ذہانت سے متعلق دلچسپ خیالات کو تیار کرنے اور تحقیق کرنے کے لیے، Google ٹیم نے TensorFlow بنایا۔ TensorFlow کو Python پروگرامنگ زبان میں ڈیزائن کیا گیا ہے۔
تھیانو ایک Python لائبریری ہے جو آپ کو مشین لرننگ میں استعمال ہونے والے ریاضی کے تاثرات کی وضاحت کرنے، ان تاثرات کو بہتر بنانے اور اہم علاقوں میں فیصلہ کن طور پر GPUs کا استعمال کرکے ان کا بہت مؤثر طریقے سے جائزہ لینے دیتی ہے۔
ٹائم سیریز ایک مخصوص مدت کے مشاہدات کا ایک سلسلہ ہے۔ ٹائم سیریز کی سب سے آسان مثال جو ہم سب کو روزانہ کی بنیاد پر ملتی ہے وہ ہے پورے دن یا ہفتے یا مہینے یا سال میں درجہ حرارت میں تبدیلی۔ وقت کے ساتھ تبدیلیاں.
مشین لرننگ (ML) بنیادی طور پر کمپیوٹر سائنس کا وہ شعبہ ہے جس کی مدد سے کمپیوٹر سسٹم ڈیٹا کو اسی طرح احساس فراہم کر سکتا ہے جیسا کہ انسان کرتے ہیں۔ آسان الفاظ میں، ML مصنوعی ذہانت کی ایک قسم ہے جو الگورتھم یا طریقہ استعمال کرکے خام ڈیٹا سے پیٹرن نکالتی ہے۔ ایم ایل کی کلیدی توجہ کمپیوٹر سسٹمز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر یا انسانی مداخلت کے تجربے سے سیکھنے کی اجازت دینا ہے۔
