Machine Learning praktik me Scikit-Learn dhe TensorFlow

Ky publikim (Machine Learning praktik…pdf) i përmban ushtrimet teorike nga libri “Hands-on machine learning with Scikit-Learn and TensorFlow”. Për ushtrimet praktike shihni Jupyter notebooks të disponueshme te

Advertisements

1 kafe me Java

1 kafe me Java është kurs hyrës ku shpjegohen konceptet bazike përmes një shembulli simpatik praktik. Fillo këtu: goo.gl/Xka3Mj   Temat përfshijnë:

PHP & MySQL Intro

“PHP & MySQL Intro” është kurs hyrës në formatin online me video-udhëzime detale. Fillo këtu: goo.gl/FH8bTA   Temat përfshijnë

Aplikacionet realistike me PHP & MySQL

Filloje video-kursin këtu: goo.gl/xdvEsz

Nganjëherë nevojitet të krijohen shënimet para se të përdoren ato. Dhe nganjëherë duhet të krijohen tabela që t’i mbajnë ato shënime, si dhe baza e shënimeve që i mban të gjitha këto. Do të mësojmë si të krijojmë baza dhe tabela, dhe do ta ndërtojmë aplikacionin e parë me PHP dhe MySQL.

Arritjet në Deep Learning gjatë vitit të fundit

Zhvillime të mëdha në teknologjitë e tekstit, zërit dhe të pamurit kompjuterik

Nga: Ed Tyantov, data scientist (artikull i përkthyer nga Ridvan Bunjaku)

Përshëndetje. Në këtë artikull, do t’ju tregoj se çka ka ndodhur në botën e Machine Learning gjatë vitit të kaluar (kryesisht në Deep Learning). Dhe ka pasur shumë gjëra, prandaj u ndala më së shumti, sipas mendimit tim, në arritjet spektakulare dhe/ose domethënëse. Në artikull nuk janë dhënë aspektet teknike të përmirësimit të arkitekturave të rrjetit. T’i zgjerojmë horizontet tona!

Adresimi në radio i David Hilbert-it

Instrumenti që ndërmjetëson ndërmjet teorisë e praktikës, ndërmjet mendimit e vrojtimit, është matematika; ajo e ndërton urën lidhëse dhe e bën atë gjithnjë e më të fuqishme. Prandaj e tërë kultura jonë e tanishme, me aq sa mbështetet në intuitën intelektuale në natyrë dhe shfrytëzimin e saj, i ka themelet në matematikë. Tashmë, GALILEO ka thënë:

Deep Learning i shkallëzueshëm dhe ekologjikisht i qëndrueshëm përmes Randomized Hashing

(Artikull shkencor i përkthyer)

Shkarkoje këtu: Deep Learning i shkallëzueshëm dhe ekologjik përmes Randomized Hashing_design

Arkitekturat aktuale të deep learning po rriten gjithnjë e më shumë për të mësuar nga dataset-a kompleksë. Këto arkitektura kërkojnë veprime gjigante të shumëzimit të matricave për t’i trajnuar miliona parametra. Në anën tjetër, është një tjetër trend në rritje për ta sjellë deep learning te pajisjet embedded, që harxhojnë pak energji.