Machine Learning Algorithms

Escalate‏

درباره این برنامه

اپلیکیشنی به نام Learn Machine Learning برای حرفه ای ها ساخته شده است که می خواهند یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را به طور کامل درک کنند. این ویدئو برای برآوردن نیازهای یادگیری هم برای یادگیرندگان تازه کار و هم باتجربه طراحی شده است و به آنها در درک اصول و کاربردهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی کمک می کند.

یادگیری ماشینی ابزار قدرتمندی است که می تواند برای بهبود عملکرد و تجربه کاربری اپلیکیشن های موبایل استفاده شود. با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین، اپلیکیشن های موبایل می توانند از داده ها یاد بگیرند و بر اساس آن داده ها پیش بینی یا تصمیم بگیرند.

Python و R دو زبان برنامه نویسی محبوب برای یادگیری ماشین هستند و هر دو می توانند برای توسعه مدل های یادگیری ماشین برای برنامه های تلفن همراه استفاده شوند.

ویژگی های برنامه:
حالت کاملا آفلاین
رایگان.

پایتون به دلیل مجموعه گسترده ای از کتابخانه ها و چارچوب هایی مانند TensorFlow، Keras و scikit-learn، زبانی است که به طور گسترده برای یادگیری ماشین استفاده می شود. این کتابخانه ها پیاده سازی و آموزش مدل های یادگیری ماشین را آسان می کنند. علاوه بر این، پایتون دارای یک جامعه بزرگ و منابع غنی برای یادگیری و توسعه است.

R همچنین یک زبان محبوب برای یادگیری ماشینی است و مجموعه ای از کتابخانه های خاص خود را مانند caret، mlr و randomForest دارد. این کتابخانه ها قابلیت هایی را برای پیش پردازش داده ها، ساخت مدل و ارزیابی فراهم می کنند. R به خاطر قابلیت‌های قدرتمند تجسم داده‌ها شناخته شده است که می‌تواند برای درک و تفسیر نتایج مدل‌های یادگیری ماشین مفید باشد.

موضوع:
رگرسیون خطی
طبقه بندی
خوشه بندی به زودی
هنگام توسعه یک مدل یادگیری ماشین برای یک برنامه تلفن همراه، مهم است که منابع محدود و قدرت محاسباتی دستگاه های تلفن همراه را در نظر بگیرید. این بدان معناست که مدل باید برای سرعت و کارایی بهینه شود و ممکن است لازم باشد از نسخه های سبک وزن یا ساده شده مدل استفاده شود.

یکی از راه‌های دستیابی به این هدف، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده شده است، که مدل‌هایی هستند که قبلاً روی مقادیر زیادی داده آموزش دیده‌اند. این مدل‌ها را می‌توان برای یک کار خاص تنظیم کرد که باعث کاهش داده‌ها و منابع محاسباتی مورد نیاز می‌شود.

راه دیگر استفاده از تکنیکی به نام «یادگیری انتقال» است که به شما امکان می دهد از یک مدل از پیش آموزش دیده استفاده کنید و آن را برای مورد خاص خود تنظیم کنید.
به طور خلاصه، یادگیری ماشینی می تواند برای بهبود عملکرد و تجربه کاربری برنامه های تلفن همراه با یادگیری از داده ها و پیش بینی ها یا تصمیم گیری ها استفاده شود. پایتون و R دو زبان محبوب برای یادگیری ماشینی هستند و هر دو می‌توانند برای توسعه مدل‌های یادگیری ماشین برای اپلیکیشن‌های موبایل استفاده شوند. در نظر گرفتن منابع محدود و قدرت محاسباتی دستگاه های تلفن همراه هنگام توسعه مدل های یادگیری ماشین برای برنامه های تلفن همراه مهم است.
توضیح مزایای استفاده از یادگیری ماشین در برنامه های تلفن همراه برای مشتریانمان.

استفاده از یادگیری ماشینی در اپلیکیشن های موبایل می تواند مزایای مختلفی را برای کاربران و کسب و کارها به همراه داشته باشد. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:

شخصی‌سازی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را می‌توان برای شخصی‌سازی تجربه کاربر با تنظیم ویژگی‌ها و محتوای برنامه برای هر کاربر مورد استفاده قرار داد. این می تواند منجر به افزایش تعامل و رضایت کاربران شود.

قابلیت های پیش بینی: از مدل های یادگیری ماشینی می توان برای پیش بینی رفتار و ترجیحات کاربر استفاده کرد. این می تواند برای ارائه اطلاعات و توصیه های مرتبط به کاربران استفاده شود و همچنین می تواند به کسب و کارها در تصمیم گیری آگاهانه تر کمک کند.

ویژگی‌های جدید

Learn Machine Learning Model Python and R both language