Maskinlæring

Kunstig intelligens, maskinlæring, dyp læring. alle blir stadig mer populære konsepter. Det virker som noe fra fremtiden, men det blir brukt mer og mer på alle områder av livet. Ikke bare på Internett, ikke bare på datasyn. De diagnostiserer sykdommer, optimaliserer problemer, kjører biler og en rekke andre ting

Hva skal vi snakke om

Vi vil ikke publisere nyheter. Vi vil prøve å få nyttig informasjon som vanlig i Ikkaro. Samle verktøy, prøve å forklare konsepter, gjøre eksempler på maskinlæring. Programmer i forskjellige felt, for eksempel IoT, og ethvert interessant datablad som du finner.

Jeg er ikke ekspert. Jeg er i ferd med å lære, men jeg tror at jeg kan bidra med kunnskapen jeg tilegner meg og forbedrer med den.

Kurs for å lære maskinlæring, dyp læring og kunstig intelligens

kurs om maskinlæring, dyp læring. Viktigheten av data

Dette er de beste ressursene jeg finner for å lære om maskinlæring, dyp læring og andre kunstige intelligensemner.

Det er gratis og betalte kurs og på forskjellige nivåer. Selv om det er noen på spansk, er de fleste selvfølgelig på engelsk.

Gratis kurs

For nybegynnere

Jeg deler den opp i korte kurs (fra 1 til 20 timer), som er for første kontakt med emnet.

Intro to Machine Learning av Kaggle Kort, bare 3 timer
Machine Learning Crash Course av Google med TensorFlow APIer (15 timer)
Intro to Deep Learning av Kaggle 4 timer å lære DL og TensorFlow. Lær hovedideene til maskinlæring og bygg dine første modeller.
Stanford Classes IA-visjon en YouTube-liste over Stanford-klasser for å lære datasyn og AI (20 timer)
Introduksjon til dyp læring av MIT. Det er bare for studenter eller tidligere studenter, men vi kan se videoene til klassene.
Elementer av AI. En gratis introduksjon til kunstig intelligens for NON-eksperter fra Universitetet i Helsingfors.

Fortsett å lese

Hvordan konvertere tabeller fra PDF til Excel eller CSV med Tabula

Ser jeg på de historiske dataene som tilbys av et meteorologisk observatorium i byen min, ser jeg det de tilbyr dem bare grafisk og kan lastes ned som PDF. Jeg forstår ikke hvorfor de ikke lar deg laste dem ned i csv, noe som vil være mye mer nyttig for alle.

Så jeg har lett etter en løsning for å sende disse tabellene fra pdf til csv, eller hvis noen vil formatere Excel eller Libre Office. Jeg liker csv fordi du med en csv gjør alt du kan håndtere det med python og dets biblioteker, eller du kan enkelt importere det til et hvilket som helst regneark.

Ettersom ideen er å oppnå en automatisert prosess, er det jeg vil ha et skript for å jobbe med Python, og det er her Tabula kommer inn.

Fortsett å lese

Anaconda Tutorial: Hva det er, hvordan du installerer det og hvordan du bruker det

Anaconda Data Science, big data og pytho, R distribusjon

I denne artikkelen legger jeg igjen en Installasjonsveiledning for Anaconda og hvordan du bruker Conda-pakkebehandleren. Med dette kan vi lage utviklingsmiljøer for python og R med bibliotekene vi ønsker. Veldig interessant å begynne å rote med maskinlæring, dataanalyse og programmering med Python.

Anaconda er en gratis og åpen kildedistribusjon av Python og R programmeringsspråk som er mye brukt i vitenskapelig databehandling (Data ScienceData Science, Machine Learning, Science, Engineering, predictive analytics, Big Data, etc).

Den installerer et stort antall applikasjoner som er mye brukt i disse fagene samtidig, i stedet for å måtte installere dem en etter en. . Mer enn 1400, og det er mest brukt i disse fagene. Noen eksempler

Numpy
pandaer
tensorflow
H20.ai
Scipy
Jupyter
CBE
OpenCV
MatplotLib

Fortsett å lese

Slik installerer du Keras og TensorFlow fra backend på Ubuntu

hvordan du installerer keras på ubuntu

Etter å ha fullført Machine Learning kurs, Jeg så hvor jeg kunne fortsette. Utviklingsmiljøene som brukes i Octave / Matlab prototyping kurset er ikke det folk bruker, så du må hoppe til noe høyere kvalitet. Blant kandidatene som er blitt anbefalt mest for meg er Keras, bruker backend TensorFlow. Jeg skal ikke gå inn på om Keras er bedre enn andre verktøy eller andre rammer, eller om jeg skal velge TensorFlow eller Theano. Jeg skal bare forklare hvordan den kan installeres i Ubuntu.

Først prøvde jeg å installere det fra dokumentasjonen til de offisielle sidene, og det var umulig, jeg hadde alltid en feil, et uløst spørsmål. Til slutt gikk jeg for å finne spesifikke veiledninger om hvordan du installerer keras i Ubuntu Og likevel har jeg brukt to dager på mye tid om natten. Til slutt har jeg oppnådd det, og jeg forlater deg hvordan jeg har gjort det i tilfelle det kan bane vei for deg.

Da vi skal følge trinnene som er anbefalt av nettstedene som jeg lar deg komme fra kilder på slutten av opplæringen, skal vi installere PIP som jeg ikke hadde, for å administrere pakkene. pip på linux er det bare det, et pakkehåndteringssystem skrevet i python.

sudo apt-get install python3-pip sudo apt installer python-pip

Fortsett å lese

Jeg er ferdig med Coursera Machine Learning-kurset

Jeg er ferdig med Machine Learning Course tilbudt av Stanford University på Coursera, og siden det allerede er flere som har spurt meg åpent og privat om det, ønsket jeg å detaljere litt mer hva det virket for meg, og at den som bestemmer seg for å gjøre det, vet hva de skal finne.

Det er en gratis kurs om maskinlæring, undervist av Andrew Ng. når du er ferdig hvis du vil, kan du ha et sertifikat som støtter ferdighetene du oppnår for € 68. Den er delt inn i 3 pilarer, videoer, eksamener eller Quizz og programmeringsøvelser. Det er på engelsk. Du har undertekster på flere språk, men spansk er ikke veldig bra, og noen ganger er de utdaterte, mye bedre hvis du legger dem på engelsk.

Det er ganske teoretisk. Men kanskje det er derfor det virker som en god måte å starte fordi du ikke bare skal lære hva du skal gjøre, men hvorfor du gjør det.

Fortsett å lese