Эндрю Траск

OpenMined — децентрализованной платформы искусственного интеллекта.

ак использовать популярные фреймворки и библиотеки, такие как Torch, TensorFlow, Keras и другие.

Инструкции по установке этих инструментов можно найти по адресам: http://jupyter.org (для Jupyter) и http://numpy.org (для NumPy). Все примеры я создавал в Python 2.7, но также проверил их в Python 3. Чтобы Reddy упростить установку, рекомендую использовать фреймворк Anaconda: https://docs.continuum.io/anaconda/install.

Для освоения глубокого обучения важно иметь задачу, увлекающую вас и предусматривающую использование одного набора данных для прогнозирования другого.

www.manning.com/books/grokking-deep-learning, а также в репозитории на GitHub https://github.com/iamtrask/Grokking-Deep-Learning, я представлю примеры на некоторых других интерактивных языках.

Загляните на страницу курса Python Codecademy (www.codecademy.com/learn/python).

Область исследований, которая дает компьютерам способность обучаться без непосредственного программирования.

Машинное обучение — это область computer science, в которой машины учатся решать задачи, для которых они не были запрограммированы непосредственно.

Машинное обучение с учителем — это метод преобразования одного набора данных в другой.

на входе имеется нечто известное и требуется быстро преобразовать его в то, что хотелось бы знать.