Learn Machine Learning Offline

완전한 기계 학습 및 인공 지능 마스터 가이드가 되십시오.

Learn Machine Learning 앱은 기계 학습 및 인공 지능의 전체 그림을 배우고 자하는 전문가를 위해 준비되었습니다. 이 자습서는 초보 학습자와 전문가 모두의 학습 요구 사항을 충족하여 인공 지능 및 기계 학습의 개념과 구현을 이해하는 데 도움이됩니다.

머신 러닝 무료 강의 대상 :

기계 학습에 관심이있는 모든 사람. 수학에 대한 고등학교 이상의 지식이 있고 기계 학습을 배우고 싶은 학생.

선형 회귀 또는 로지스틱 회귀와 같은 고전적인 알고리즘을 포함하여 기계 학습의 기초를 알고 있지만 이에 대해 더 많이 배우고 기계 학습의 모든 다른 분야를 탐구하려는 중급 수준의 사람들.

코딩에 익숙하지 않지만 머신 러닝에 관심이 있고 데이터 세트에 쉽게 적용하려는 모든 사람.

-데이터 과학 분야에서 경력을 시작하려는 대학 재학생

-기계 학습에서 레벨을 올리고 싶은 모든 데이터 분석가.

-자신의 직업에 만족하지 않고 데이터 과학자가되고 싶은 사람.

-강력한 기계 학습 도구를 사용하여 비즈니스에 부가가치를 창출하려는 모든 사람들.

초보자를위한 머신 러닝 학습 가이드

기계 학습은 기본적으로 컴퓨터 시스템이 인간과 거의 동일한 방식으로 데이터에 감각을 제공 할 수있는 컴퓨터 과학 분야입니다. 간단히 말해서 ML은 알고리즘이나 방법을 사용하여 원시 데이터에서 패턴을 추출하는 인공 지능의 한 유형입니다.

무료로 인공 지능 배우기

인공 지능은 인간이 보여주는 지능과 달리 기계가 보여주는 지능입니다.

이 앱은 인공 신경망, 자연어 처리, 기계 학습, 딥 러닝, 유전 알고리즘 등과 같은 다양한 인공 지능 분야의 기본 개념과 Python 구현을 다룹니다.

Python 프로그래밍 배우기

Python은 범용 해석, 대화 형, 객체 지향 및 고급 프로그래밍 언어입니다. 1985-1990 년에 Guido van Rossum이 만들었습니다. Perl과 마찬가지로 Python 소스 코드도 GNU General Public License (GPL)에 따라 사용할 수 있습니다.

딥 러닝 가이드 배우기

딥 러닝은 본질적으로 엄청난 양의 데이터로 인공 신경망 (ANN)을 훈련하는 것을 의미합니다. 딥 러닝에서 네트워크는 스스로 학습하므로 학습을 위해 방대한 데이터가 필요합니다.

Python 데이터 과학 배우기

데이터는 새로운 오일입니다. 이 성명서는 다양한 요구에 따라 데이터를 캡처, 저장 및 분석하여 모든 최신 IT 시스템이 어떻게 구동되는지 보여줍니다. 비즈니스 결정, 날씨 예측, 생물학에서 단백질 구조 연구 또는 마케팅 캠페인 설계에 관한 것입니다. 이러한 모든 시나리오에는 수학적 모델, 통계, 그래프, 데이터베이스 및 물론 데이터 분석 뒤에있는 비즈니스 또는 과학적 논리를 사용하는 다 분야 접근 방식이 포함됩니다.

Numpy 배우기

Numerical Python의 약자 인 NumPy는 다차원 배열 객체와 이러한 배열을 처리하기위한 루틴 모음으로 구성된 라이브러리입니다. NumPy를 사용하여 어레이에 대한 수학적 및 논리적 연산을 수행 할 수 있습니다. 이 튜토리얼은 아키텍처 및 환경과 같은 NumPy의 기본 사항을 설명합니다. 또한 다양한 배열 함수, 인덱싱 유형 등에 대해 설명합니다. Matplotlib에 대한 소개도 제공됩니다. 이 모든 것은 더 나은 이해를 위해 예제의 도움으로 설명됩니다.

TensorFlow 배우기

TensorFlow는 모든 개발자를위한 오픈 소스 머신 러닝 프레임 워크입니다. 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션을 구현하는 데 사용됩니다. 인공 지능에 대한 매력적인 아이디어를 개발하고 연구합니다.