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Descripción

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La inteligencia artificial es la inteligencia demostrada por las máquinas, en contraste con la inteligencia mostrada por los humanos en el 2020. Este tutorial cubre los conceptos básicos de varios campos de la inteligencia artificial como las redes neuronales artificiales, el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, los algoritmos genéticos, etc. ., y su implementación en Python.

En este tutorial, aprenderemos a usar un marco de aprendizaje profundo llamado Caffe2 (Arquitectura convolucional para la incorporación rápida de características). Además, en 2020, comprenderemos la diferencia entre el aprendizaje automático tradicional y el aprendizaje profundo, cuáles son las nuevas características de Caffe2 en comparación con Caffe y las instrucciones de instalación de Caffe2.

H2O es un marco de aprendizaje automático de código abierto con implementaciones completamente probadas de varios algoritmos de aprendizaje automático ampliamente aceptados. En 2020, solo tiene que elegir el algoritmo de su enorme repositorio y aplicarlo a su conjunto de datos. Contiene los algoritmos estadísticos y de aprendizaje automático más utilizados. H2O proporciona una plataforma de código abierto fácil de usar para aplicar diferentes algoritmos de aprendizaje automático en un conjunto de datos determinado.

Python es un lenguaje de programación de alto nivel de propósito general que se usa ampliamente en la ciencia de datos y para producir algoritmos de aprendizaje profundo. Este breve tutorial presenta Python y sus bibliotecas como Numpy, Scipy, Pandas, Matplotlib; marcos como Theano, TensorFlow, Keras.

Keras es un marco de aprendizaje profundo de código abierto para Python. Ha sido desarrollado por un investigador de inteligencia artificial en Google llamado Francois Chollet. Organizaciones líderes como Google, Square, Netflix, Huawei y Uber actualmente utilizan Keras. Este tutorial recorre la instalación de Keras, los conceptos básicos del aprendizaje profundo, los modelos de Keras, las capas de Keras, los módulos de Keras y finalmente concluye con algunas aplicaciones en tiempo real en 2020.

KNIME proporciona una interfaz gráfica para el desarrollo. La introducción de KNIME ha traído el desarrollo de modelos de Machine Learning al alcance de un hombre común.

La regresión logística es un método estadístico de clasificación de objetos. En este tutorial, nos centraremos en resolver el problema de clasificación binaria utilizando la técnica de regresión logística.

La inteligencia artificial (IA) de hoy ha superado con creces la exageración de la cadena de bloques y la computación cuántica. Los desarrolladores ahora aprovechan esto para crear nuevos modelos de Machine Learning y para volver a entrenar los modelos existentes para un mejor rendimiento y resultados.

Pybrain es una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático implementada mediante python. La biblioteca le ofrece algunos algoritmos de entrenamiento fáciles de usar para redes, conjuntos de datos, entrenadores para entrenar y probar la red.

TensorFlow es un marco de aprendizaje automático de código abierto para todos los desarrolladores. Se utiliza para implementar aplicaciones de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Para desarrollar e investigar ideas fascinantes sobre inteligencia artificial, el equipo de Google creó TensorFlow. TensorFlow está diseñado en el lenguaje de programación Python.

Theano es una biblioteca de Python que le permite definir expresiones matemáticas utilizadas en Machine Learning, optimizar estas expresiones y evaluarlas de manera muy eficiente mediante el uso decisivo de GPU en áreas críticas.

Una serie de tiempo es una secuencia de observaciones durante un período determinado. El ejemplo más simple de una serie de tiempo con el que todos nos encontramos en el día a día es el cambio de temperatura a lo largo del día, la semana, el mes o el año. El análisis de los datos temporales es capaz de brindarnos información útil sobre cómo una variable cambia con el tiempo.

Machine Learning (ML) es básicamente ese campo de la informática con la ayuda de los cuales los sistemas informáticos pueden dar sentido a los datos de la misma manera que lo hacen los seres humanos. En palabras simples, ML es un tipo de inteligencia artificial que extrae patrones de datos sin procesar mediante el uso de un algoritmo o método. El enfoque clave de ML es permitir que los sistemas informáticos aprendan de la experiencia sin ser programados explícitamente o sin intervención humana.