Ml & Ai

20 הפרויקטים הטובים ביותר של בינה מלאכותית ולמידת מכונה

20 Best Artificial Intelligence

בית ML & AI 20 הפרויקטים הטובים ביותר של בינה מלאכותית ולמידת מכונה על ידימהדי חסן בML & AI 5740 0

תוכן

  1. הפרויקטים הטובים ביותר ללמידת מכונה ולמידת מכונה
    1. 1. מנתח רגשות של מדיה חברתית
    2. 2. סיווג פרחי איריס
    3. 3. זיהוי חבילות מוצרים מנתוני מכירות
    4. 4. מערכת המלצות מוזיקה
    5. 5. גלדיאטור למידת מכונה
    6. 6. TensorFlow
    7. 7. תחזית מכירות של BigMart
    8. 8. חיזוי איכות היין
    9. 9. למידה Scikit
    10. 10. תחזית מכירות Walmart
    11. 11. סיווג ספרות בכתב יד MNIST
    12. 12. תיאנו
    13. 13. פתרון מקרי שימוש מרובים בסיווג באמצעות H2O
    14. 14. קשה
    15. 15. PyTorch
    16. 16. חיזוי מחלות
    17. 17. תחזית מחיר המניה
    18. 18. מערכות מומלצות באמצעות מערך הנתונים של Movielens
    19. 19. מערכת זיהוי פעילות אנושית
    20. 20. ניאון
    21. סוף מחשבות

בעולם הטכנולוגי הנוכחי הנוכחי, למידת מכונה היא תחום בולט שהופך את המכונה או המכשיר האלקטרוני שלנו לאינטליגנטי. מטרת תחום זה היא להפוך מכונה פשוטה למכונה עם המוח.במאמר זה אנו בוחנים פרויקטים של למידת מכונה ובינה מלאכותית כדי להגביר את העניין שלך. מכיוון שפרויקטים אלה של AI ו- ML כה תחרותיים, מסובכים ומעניינים לפיתוח.אני מאמין שפרויקטים אלה הם המקום הטוב ביותר להשקיע את זמנך ומיומנותך. בואו נמשיך לחקור פרויקטים מעניינים, חדשניים וגם קלים ללמידת מכונה.





הפרויקטים הטובים ביותר ללמידת מכונה ולמידת מכונה


פרויקטים של למידת מכונהלהלן אנו מספרים על 20 חברות הזנק ופרויקטים הטובים ביותר של למידת מכונות. אם אתה מתחיל או חדש בעולם הזה של למידת מכונות, אז אציע לך ללכת לקורס למידת מכונה תחילה. כאן ריכזנו קורסי למידת מכונה. עכשיו נתחיל עם הפרטים.

1. מנתח סנטימנט של מדיה חברתית


ניתוח רגשות של מדיה חברתית





זהו אחד הפרויקטים המעניינים והחדשניים של למידת מכונה. כמו, מדיה חברתית כמו פייסבוק, טוויטר ויוטיוב היא אוקיינוס ​​הנתונים הגדולים. לכן כריית נתונים אלה יכולה להועיל במספר דרכים להבנת רגשות ודעות של משתמשים.

בנוסף, פרויקט זה יכול להיות יעיל עבור שיווק ומיתוג דיגיטלי להבנת הדעה או התגובה של מוצר או שירות של לקוח. כדי להבין את הפונקציונליות של הפרויקט הזה, צפה בדוגמה פה .



נקודות עיקריות של הפרויקט

  • זהו אחד מפרויקטים של למידת מכונה ובינה מלאכותית למתחילים בפייתון.
  • כדי להכשיר את המערכת, מפתח הפרויקט יכול לעזור לנו עם פוסטים במדיה חברתית, ציוצים בהודעות קצרות או סקירות של לקוחות המבוססים על דרישות המערכת.
  • למתחילים, נתוני טוויטר יכולים להיות מועילים מכיוון שציוץ מכיל האשטאג, מיקום ועוד רבים וקלים לניתוח.
  • באמצעות מערך נתונים של טוויטר אפשר לקבל הרבה נתונים מכיוון שהוא מורכב מ -31,962 ציוצים.
  • כמתחיל, אתה יכול לבנות את המודל שלך כדי לסווג נתונים כחיוביים או שליליים.

2. סיווג פרחי איריס


סיווג פרחים אירי

אם אתה מתחיל בעולם של למידת מכונות, אז ההפעלה הקלה של למידת מכונה למתחילים בפייתון מתאימה לך. פרויקט זה ידוע גם בשם 'שלום העולם של פרויקטים של למידת מכונה'. אתה יכול לפתח את הפרויקט הזה גם ב- R.

ניתן לפתח פרויקט זה באמצעות א שיטה בפיקוח כמו שיטת וקטור התמיכה של למידת מכונה. למערך הפרחים האירי יש תכונות מספריות, כלומר, אורך ורוחב של עלי הכותרת ועלי הכותרת. בתור מתחיל, עליך להבין כיצד לנצל את הנתונים.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • מערך הפרחים של איריס קטן, ואין צורך לבצע עיבוד מוקדם.
  • אתה יכול להוריד את מערך הנתונים של פרחי איריס מ פה .
  • לסווג את הפרחים בין שלושת המינים - virginica, setosa או versicolor היא המשימה של פרויקט AI זה.
  • אתה יכול לקבל את קוד המקור מ GitHub .

3. זיהוי חבילות מוצרים מנתוני מכירות


חבילות מוצרים

הפרויקט שכותרתו 'זיהוי חבילות מוצרים מנתוני מכירות' הוא אחד הפרויקטים המעניינים של למידת מכונה ב- R. כדי לפתח פרויקט זה ב- R, עליך להשתמש בטכניקת אשכולות שהיא הפילוח הסובייקטיבי כדי לברר את צרורות המוצרים מנתוני מכירות. .

2 אם הצהרות בתא אחד

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • כדי לפתח פרויקט זה, עליך להכיר את מדעי הנתונים. כאן, תיארנו קורסים למדעי הנתונים.
  • השפה בה משתמשים: ר
  • כמו כן, עליך לדעת על גישות למידת מכונה כמו שיטה ללא פיקוח לאשכול.
  • כדי לזהות חבילות, יש להשתמש בניתוח סל שוק.

ארבעה. מערכת המלצות מוזיקה


מערכת המלצות מוזיקה

האם אתה חובב מוזיקה? תמיד אוהב להקשיב לאחד האהוב עליך? לאחר מכן, תשמח לדעת על רעיון פרויקט מעניין של למידת מכונה. זה יכול להיות גם פרויקט חדשני. מטרת הפרויקט היא להמליץ ​​על מוזיקה המבוססת על היסטוריית האזנה של משתמשים.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • ניתן לפתח את האתחול הזה של בינה מלאכותית באמצעות שתי השפות, כלומר, פייתון ו- R.
  • כדי ליצור את מערך הנתונים של האימונים והבדיקות שלך, עליך לאסוף נתונים מהיסטוריית האזנה של משתמשים בתקופה נתונה.
  • מערך הנתונים של האימונים והבדיקות מתחלק על בסיס זמן.
  • תוכל לקבל את מערך הנתונים ותיאור הפרויקט פה .

5. א גלדיאטור למידת מכונה


זהו רעיון למידת מכונה ופרויקט בינה מלאכותית קל מאוד אם אתה מתחיל. פרויקט זה יעזור לך להגדיל את הידע שלך על זרימת העבודה של בניית מודלים. על ידי פיתוח פרויקט זה, אתה יכול לתרגל כיצד לייבא נתונים, כיצד לנקות נתונים, עיבוד מוקדם ושינוי, אימות צולב והנדסת תכונות.

הדגשת הפרויקט הזה

  • עליך לדעת אודות אלגוריתמים של רגרסיה, סיווג ואשכולות.
  • אתה יכול למצוא את מערך הנתונים מתוך מאגר למידת מכונות UCI אוֹ קאגגל .
  • אתה יכול לפתח פרויקט זה באמצעות שתי השפות, כלומר, פייתון ו- R.
  • על ידי פיתוח פרויקט זה, תלמד על מודלי האב טיפוס במהירות.

6. TensorFlow


זרימת טנסור

האם ברצונך לשפר את מיומנויות הלמידה המכונה שלך? תוכל להתאמן בעזרת תוכנה ומסגרת למידה מכונה ורב -תכליתית ורב -תכליתית זו כדי לשפר את הידע שלך. TensorFlow הוא אחד הפרויקטים הטובים והפופולריים של למידת מכונות קוד פתוח. ביסודו של דבר, הוא חלק מצוות המוח של Google בארגון מחקר המודיעין של מכונות של Google. הקישור GitHub הוא פה .

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • זוהי ספריית תוכנות קוד פתוח.
  • הוא משמש לחישוב מספרי באמצעות תרשימי זרימת נתונים.
  • מהיר וגמיש למגוון רחב של יישומים.
  • יש לו ממשק פייתון קל לשימוש.
  • בנוסף, הוא כולל ממשקי API עבור Java.

7. תחזית מכירות של BigMart


תחזית מכירות

האם אתה מתחיל? האם אתה מעוניין ללמוד כיצד לבנות מודל למידת מכונה? לאחר מכן, החיפוש שלך מסתיים כאן. זו, תחזית המכירות של BigMart היא אחד הפרויקטים הקלים ביותר של למידת מכונה ובינה מלאכותית למתחילים בפיתון. זהו גם פרויקט מדעי נתונים. מטרת הפרויקט היא לפתח מודל חיזוי ולברר את המכירות של כל מוצר בחנות BigMart נתונה.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • מערך נתונים זה כולל נתוני מכירות לשנת 2013 עבור 1559 מוצרים ב -10 שקעים שונים.
  • עליך לבנות מודל רגרסיה כדי לחזות את המכירות של כל אחד מ -1559 המוצרים.
  • על ידי פיתוח פרויקט זה, תוכל להבין את ההדמיה של נתוני המכירות.
  • תדע כיצד ליישם את הטכניקות של למידת מכונה בחיזוי מכירות ב- Python.
  • תוכל לגשת לפתרון מלא לפרויקט זה פה .

8. לחזות את איכות היין


לחזות את איכות היין

אם אתה אוהב לפתח סטארט -אפ מעניין ולחדשני כמוני, אז התחזית הזו של פרויקט איכות היין היא בדיוק בשבילך. אתה יכול לפתח פרויקט זה באמצעות מערך הנתונים של איכות היין. מטרת הפרויקט היא לחזות את איכות היין על סמך תכונותיו הכימיות. זהו אחד הפרויקטים הפשוטים של למידת מכונה למתחילים ב- R.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • תלמד על חקר נתונים על ידי פיתוח פרויקט זה.
  • כדי לפתח פרויקט זה, עליך לדעת על מודלי הרגרסיה.
  • תלמד על הדמיית נתונים.
  • תוכלו גם לדעת על R ועל נתונים סטטיסטיים בסיסיים.

9. למידה Scikit


scikit-learn

עוד הפעלת בינה מלאכותית קוד פתוח היא scikit-learn. זה די קל לפתח. כלי זה הוא מודול פייתון לפרויקטים של למידת מכונה. זה נגיש ביעילות וניתן לשימוש חוזר ביותר בתחומים שונים. אתה יכול למצוא את הפרויקט הזה ב GitHub .

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • כלי יעיל לכריית נתונים וניתוח נתונים.
  • עליך להתקין כמה ספריות פייתון בשם NumPy ופנדות.
  • הכלי הזה הוא בחינם.
  • זה יכול להיות כלי שימושי לפיתוח פרויקטים של בינה מלאכותית בכדי להיכנס לעולם הלמידה המכונה.

10. מכירות וולמארט חיזוי


חיזוי מכירות

האם אתה רוצה לדעת כיצד לגשת למערך נתונים? כיצד לייבא ולהעלות אותו? לאחר מכן, פרויקט תחזית המכירות הזה של Walmart הוא אחד הפרויקטים המעניינים של למידת מכונה עבורך. משימתו של פרויקט זה היא לחזות מכירות לכל מחלקה בכל מוצא כדי לסייע להם ביצירת אפשרויות מונעות ידע גבוהות יותר לשיפור ערוצים ועיצוב מלאי.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • מערך הנתונים של Walmart מכיל נתונים עבור 98 מוצרים ב -45 חנויות.
  • עליך להתקין את R-studio במחשב האישי שלך.
  • לאורך כל תהליך הפיתוח של פרויקט זה, תלמד כיצד לתפעל נתונים ב- R וכיצד לעצב מחדש את חבילת ה- R.
  • כמו כן, תלמד על הצהרות מותנות ולולאה ב- R.

אחת עשרה. MNIST סיווג ספרות בכתב יד


ספרה בכתב יד

אם אתה רוצה להפוך למומחה בלמידת מכונות, עליך לעסוק בתחומים שונים. למידה מעמיקה ורשתות עצביות הן היקף כזה שבו אתה יכול להשקיע את הזמן והמיומנות שלך כמתחילים מכיוון שהם ממלאים תפקיד חיוני ביישום זיהוי התמונה. משימתו של פרויקט בינה מלאכותית זו היא לצלם תמונה שהיא ספרה בודדת בכתב יד ולקבוע מהי אותה ספרה.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • מערך הנתונים של MNISt פשוט ונגיש בקלות.
  • מערך הנתונים של MNIST מורכב מ -60,000 תמונות מעובדות ומעוצבות מראש של ספרות בכתב יד 28 × 28 פיקסלים.
  • תוכלו להעשיר את המיומנות שלכם בלמידה עמוקה וברגרסיה לוגיסטית לאורך כל פיתוח פרויקט זה.
  • תלמד כיצד להמיר נתוני פיקסל לתמונה.
  • לנוחיותכם, תוכלו למצוא כאן את הפתרון המלא - MNIST סיווג ספרות בכתב יד .

12. תיאנו


Theano, עוד הפעלה או פרוייקט של למידת מכונות קוד פתוח. כלי זה הוא ספריית פיתון המאפשרת למפתח למידת מכונה להגדיר ולייעל ביטויים מתמטיים ולהעריך אותם, כולל מערכים רב-ממדיים, ביעילות.

הכלי, Theano, משלב מערכת אלגברה ממוחשבת (CAS) עם מהדר אופטימיזציה. אתה יכול להשתמש בו גם למחקר האקדמי שלך. אם אתה משתמש בו למטרת המחקר החינוכי שלך, עליך לבטא זאת.

נקודות עיקריות של הפרויקט

כיצד ליצור רשימת בחירה באקסל
  • כלי זה משולב עם NumPy.
  • הוא מעריך את הביטוי ביעילות.
  • פרויקט קוד פתוח זה יכול לזהות סוגים רבים של טעויות.
  • כתובת האתר של GitHub היא פה .

13. פתרון מקרי שימוש מרובים בסיווג באמצעות H2O


אם אתה מומחה ללמידת מכונות ויש לך מושג לגבי תחומים מרובים כמו H20, מדעי הנתונים ואלגוריתמים של למידת מכונה. לאחר מכן, פרויקט זה הוא בשבילך היכן תוכל להשתמש בכישורים אלה. זהו אחד מפרויקטים של למידת מכונה ובינה מלאכותית ב- R. בפרויקט זה, ועליך להשתמש ב- H20 ופונקציונליות כדי לפתח מודלים של למידת מכונה .

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • תלמד על מדרגיות מודלים באמצעות H2O בסביבת Hadoop.
  • H20 משלב אלגוריתמים רבים של למידת מכונה כמו רגרסיה לינארית, רגרסיה לוגיסטית, Bayes Naive, K-means clustering ו- word2vec.
  • עליך להשתמש באלה: R-studio, R ו- H2O.
  • H2O כולל שיטת הרכבים מוערמים.

14. קשה


קָשֶׁה

אם אתה מפתח ברמה בינונית ורוצה לשפר את המיומנות שלך לאתגרי למידת מכונה בעולם האמיתי? לכן, עליך להכיר פרויקטים קוד פתוח של למידת מכונה. Keras הוא אחד הפרויקטים הטובים ביותר של למידת מכונות קוד פתוח. לכלי זה יש כמה תכונות בולטות כמו הרחבה קלה, ידידותיות למשתמש וגם אתה יכול לעבוד בפייתון. כתובת האתר של GitHub זמינה פה .

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • זהו ממשק API של רשתות עצביות ברמה גבוהה שנכתב בפייתון.
  • כלי קוד פתוח זה מאפשר אב טיפוס קל ומהיר עם התכונות הבולטות שלו.
  • כלי זה תואם: Python 2.7-3.6.
  • פלטפורמה זו תומכת הן ברשתות פיתול והן ברשתות חוזרות, יתר על כן בשילובי שתי הרשתות הללו.

15. PyTorch


פיטורץ

האם אתה יודע על NLP- עיבוד שפות טבעיות? האם אתה מעוניין בתחום המבטיח הזה? אם התשובה שלך היא כן, הפרויקט או הפלטפורמה של קוד פתוח זה בשבילך. פשוטו כמשמעו, PyTorch היא ספריית למידת מכונות קוד פתוח לפייתון המבוסס על לפיד. כלי זה משמש ליישומי למידת מכונה, כגון עיבוד שפה טבעית.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • יש לו שתי תכונות ברמה גבוהה: חישוב Tensor, כלומר NumPy עם האצת GPU חזקה ורשתות עצביות עמוקות הבנויות על מערכת אוטומטית מבוססת קלטת מבוססת קלטות.
  • PyTorch משתמשת בטכניקת הבידול האוטומטית.
  • החזית ההיברידית של כלי זה מספקת גמישות ומהירות.
  • התיאור המפורט של כלי זה נמצא כאן- PyTorch .

16. חיזוי מחלות


חיזוי מחלות

אם אתה רוצה לפרוס למידת מכונה במדעי הרפואה, אז ההפעלה של למידת מכונה בנושא חיזוי מחלות עשויה להיות מעניינת עבורך. המשימה של פרויקט AI זה היא לחזות מחלות שונות. עליך לבנות מודל למידת מכונה ב- R באמצעות R Studio.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • תוכל להשתמש במערך הנתונים הזה של סרטן השד בוויסקונסין (אבחון). אתה יכול להוריד אותו מה- מאגר למידת מכונות UC Irvine .
  • במערך זה קיימות שתי שיעורי מנבא: מסת שד ממאירה או שפירה.
  • כדי לפתח פרויקט זה, עליך לדעת על היער האקראי.
  • אתה מקבל תיאור מפורט של הפרויקט הזה פה .

17. תחזית מחיר המניה


מנבא מניות

אם אתה מעוניין לעבוד עם תחום הכספים, הרעיון המדהים הזה עשוי להיות מעניין. המטרה או המשימה של מערכת זו היא לחזות את מחירי המניות העתידיים. מערכת זו לומדת מביצועי החברה.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • ניתן להוריד את מערכי הנתונים של שוק המניות מ- Quandl.com או Quantopian.com.
  • האתגרים בעבודה עם פרויקט זה הם שנתוני מחירי המניות מפורטים, ונתונים אלה הם סוגים שונים כגון מדדי תנודתיות, מחירים, אינדיקטורים בסיסיים וכו '.
  • אתה יכול לאמת את המערכת שלך בקלות עם נתונים חדשים.
  • אם אתה מתחיל, אתה יכול להגביל את משימת הפרויקט ויכול לחזות רק שיעורי מחירים של שישה חודשים תלויים בדוח ארגון רבעוני.

מערכת מומלצת לסרטים

כיום אנשים מעוניינים לצפות בסרט באינטרנט במקום לצפות בסרט בטלוויזיה. אם אתה נלהב לעבוד עם רעיון פרויקט כל כך חדשני ומרגש, אז רעיון זה עשוי לעזור לך. מטרתה של מערכת זו היא לפתח מערכת ממליצים יעילה.

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • מערך הנתונים של Movielens כולל 1,000,209 דירוגי סרטים מתוך 3,900 סרטים שנעשו על ידי 6,040 משתמשי Movielens.
  • ניתן לפתח מערכת זו באמצעות שתי השפות, כלומר R ו- python.
  • פרויקט למידת מכונה זה מועיל למתחילים.
  • אתה יכול לבנות ויזואליזציה של עננים עולמיים של כותרי סרטים כדי לפתח מערכת מומלצת לסרטים.

19. מערכת זיהוי פעילות אנושית


הכרה בפעילות אנושית

מערכת זיהוי פעילות אנושית היא מודל מסווג שיכול לזהות פעילויות כושר אנושי. כדי לפתח פרויקט זה, עליך להשתמש במערך נתונים של סמארטפונים, המכיל את פעילות הכושר של 30 אנשים, הנלכד באמצעות סמארטפונים. פרויקט זה יעזור לך להבין את הליך הפתרון של בעיית ריבוי הסיווגים. אם אתה מתחיל, הפרויקט הזה בהחלט בשבילך כדי לשפר את מיומנות הלמידה שלך במכונה.

כיצד להשתמש אם אז ב- Excel

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • פרויקט בינה מלאכותית זו בעיית סיווג. לכן, כמפתח מתחיל, זה יעזור לך להגדיל את המיומנות שלך בפתרון בעיות.
  • תלמד על SVM ו- Adaboost.
  • מערך הנתונים חולק באופן אקראי לשלב האימון והבדיקה. בשלב ההכשרה יש 70% מהנתונים ו -30% לבדיקה.
  • פרטי הפרויקט יימצאו פה .

20. ניאון


נֵאוֹן

פרויקט למידת מכונות קוד פתוח ובינה מלאכותית, ניאון הוא הטוב ביותר עבור מפתחי למידת מכונה בכירים או מומחים. כלי זה הוא ספריית הלמידה העמוקה מבוססת Python מבוססת Intel Nervana. כלי זה מספק ביצועים גבוהים עם תכונות נוחות השימוש והרחבה שלו. כתובת האתר של GitHub נמצאת כאן: נֵאוֹן .

נקודות עיקריות של הפרויקט

  • זו מסגרת להדמיה.
  • יש לו אחורי חומרה להחלפה.
  • תוכל לכתוב קוד פעם אחת ולפרוס אותו על מעבדים, מעבדי GPU או חומרת Nervana.
  • כלי זה תומך בדגמים נפוצים, כולל מנזרים, קודנים אוטומטיים, LSTMs ו- RNN.

סוף מחשבות


כל הפרטים עוסקים ב -20 הפרויקטים הטובים ביותר של למידת מכונה, ובתקווה שתקבלו רעיון מעניין לפרויקט על ידי קריאת מאמר זה. ארגנו מאמר זה כך שכל הרמה שלכם מתחילה, באמצע או מומחה, תוכלו ללמוד משהו חדש, או שתוכלו ללמוד משהו חדש ממאמר זה.

לבסוף, אתה יכול גם לראות עוד כמה פרויקטים מעניינים שהם פאי פטל ו ארדואינו פרויקטים. תודה רבה שנשארת איתנו.

  • תגיות
  • ביג דאטה
  • כריית מידע
לַחֲלוֹק פייסבוק טוויטר פינטרסט ווטסאפ ReddIt מִברָק Viber

    השאר תגובה בטל תגובה

    הערה: אנא הכנס את תגובתך! שם:* אנא הכנס את שמך כאן דוא'ל:* הזנת כתובת דוא'ל שגויה! אנא הכנס את כתובת הדוא'ל שלך כאן אתר אינטרנט:

    שמור את שמי, כתובת הדוא'ל והאתר שלי בדפדפן זה בפעם הבאה שאגיב.

    נקודה_אימג

    הפרסום האחרון

    דְמוּי אָדָם

    10 אפליקציות החלפת הפנים הטובות ביותר למכשירי Android ו- iOS

    מערכת הפעלה של Windows

    כיצד לתזמן את Windows 10 לרוקן את סל המיחזור באופן אוטומטי

    דְמוּי אָדָם

    10 אפליקציות החיוב הטובות ביותר למכשיר אנדרואיד כדי לקבל תשלום מהיר

    מערכת הפעלה של Windows

    10 תוכנות ה- Benchmark Benchmark הטובות ביותר למחשב האישי שלך

    חייב לקרוא

    מחשוב ענן

    30 מסגרות הצ'אטבוט הטובות ביותר לבניית בוטים AI רבי עוצמה

    ML & AI

    50 שאלות ותשובות לראיון ללימוד מכונות נפוצות

    ML & AI

    20 ספרי הלמידה החכמה והבינה המלאכותית הטובים ביותר

    ML & AI

    20 חבילות למידת מכונות R הטובות ביותר לבדיקה כעת

    פוסט קשור

    10 רעיונות למיזמי עומק המובילים למתחילים ולמקצוענים

    10 מגמות הלמידה העמוקה המתעוררות לצפייה בעתיד הקרוב

    10 מושגים עיקריים של IoT לעומת M2M שעליך להבין

    10 אלגוריתמי למידה מעמיקה שכל חובב AI צריך לדעת

    10 האוטומציה הביתית הטובה ביותר באמצעות IoT (אינטרנט של דברים)

    10 ממשקי המשתמש הגרפיים הטובים ביותר לתכנות עבור R



    ^