Telegram Group & Telegram Channel
بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین

۱- کتابخانه‌ی scikit-learn بر پایه‌ی NumPy و SciPy شکل گرفته است و با افزودن مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای انجام امور یادگیری ماشین و داده کاوی رایج (مانند طبقه بندی، خوشه بندی و رگرسیون) مورد استفاده قرار می‌گیرد. scikit-learn بسیار وسیع است. توابع و قابلیت‌های موجود در این کتابخانه بصورت دقیق مستند شده است و همچنین توسعه دهندگان این کتابخانه از افراد حرفه‌ای و خبره‌ در زمینه‌ی یادگیری ماشین می‌باشند.

۲- کتابخانه‌ی Theano از سینتکسی شبیه به NumPy، برای بهینه سازی و ارزیابی عبارت‌های ریاضی استفاده می‌کند. این کتابخانه برای کارایی بهتر از GPU ِ کامپیوتر به منظور انجام محاسبات فشرده، در کنار CPU کمک می‌گیرد که این امر باعث افزایش سرعتی نزدیک به ۱۰۰ برابر می‌شود. سرعتِ Theano، این کتابخانه را برای زمینه‌هایی چون یادگیری عمیق (deep learning) و سایر محاسبات پیچیده ارزشمند ساخته است.

۳-کتابخانه TensorFlow یکی دیگر از کتابخانه‌های موجود در زمینه‌ی یادگیری ماشین است. این کتابخانه توسط Google بصورت متن باز توسعه داده می‌شود و به عنوان جایگزینی برای DistBelief، به منظور آموزش شبکه‌های عصبی در نظر گرفته شده است. TensorFlow از سیستمی با گره‌های چند لایه استفاده می‌کند که ما را قادر می‌سازد تا بتوانیم به راه اندازی، آموزش و گسترش شبکه‌های عصبی مصنوعی، بر روی مجموعه داده‌های عظیم بپردازیم. Google با استفاده از همین ابزار است که می‌تواند اشیاء مختلف را درون یک عکس شناسایی کرده و همچنین در ابزار تشخیص صدا، صدا‌های مختلف را شناسایی کند.

در پست های آتی به کاربرد یادگیری ماشینی در اقتصاد و مالی خواهیم پرداخت.

#یادگیری_ماشین
#پایتون_مالی

پایتون برای مالی در تلگرام
https://www.tg-me.com/joinchat-AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug



tg-me.com/python4finance/106
Create:
Last Update:

بهترین کتابخانه های یادگیری ماشین

۱- کتابخانه‌ی scikit-learn بر پایه‌ی NumPy و SciPy شکل گرفته است و با افزودن مجموعه‌ای از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای انجام امور یادگیری ماشین و داده کاوی رایج (مانند طبقه بندی، خوشه بندی و رگرسیون) مورد استفاده قرار می‌گیرد. scikit-learn بسیار وسیع است. توابع و قابلیت‌های موجود در این کتابخانه بصورت دقیق مستند شده است و همچنین توسعه دهندگان این کتابخانه از افراد حرفه‌ای و خبره‌ در زمینه‌ی یادگیری ماشین می‌باشند.

۲- کتابخانه‌ی Theano از سینتکسی شبیه به NumPy، برای بهینه سازی و ارزیابی عبارت‌های ریاضی استفاده می‌کند. این کتابخانه برای کارایی بهتر از GPU ِ کامپیوتر به منظور انجام محاسبات فشرده، در کنار CPU کمک می‌گیرد که این امر باعث افزایش سرعتی نزدیک به ۱۰۰ برابر می‌شود. سرعتِ Theano، این کتابخانه را برای زمینه‌هایی چون یادگیری عمیق (deep learning) و سایر محاسبات پیچیده ارزشمند ساخته است.

۳-کتابخانه TensorFlow یکی دیگر از کتابخانه‌های موجود در زمینه‌ی یادگیری ماشین است. این کتابخانه توسط Google بصورت متن باز توسعه داده می‌شود و به عنوان جایگزینی برای DistBelief، به منظور آموزش شبکه‌های عصبی در نظر گرفته شده است. TensorFlow از سیستمی با گره‌های چند لایه استفاده می‌کند که ما را قادر می‌سازد تا بتوانیم به راه اندازی، آموزش و گسترش شبکه‌های عصبی مصنوعی، بر روی مجموعه داده‌های عظیم بپردازیم. Google با استفاده از همین ابزار است که می‌تواند اشیاء مختلف را درون یک عکس شناسایی کرده و همچنین در ابزار تشخیص صدا، صدا‌های مختلف را شناسایی کند.

در پست های آتی به کاربرد یادگیری ماشینی در اقتصاد و مالی خواهیم پرداخت.

#یادگیری_ماشین
#پایتون_مالی

پایتون برای مالی در تلگرام
https://www.tg-me.com/joinchat-AAAAAFGMkouqbsb86Vfzug

BY Python4Finance


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/python4finance/106

View MORE
Open in Telegram


Python4Finance Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How to Invest in Bitcoin?

Like a stock, you can buy and hold Bitcoin as an investment. You can even now do so in special retirement accounts called Bitcoin IRAs. No matter where you choose to hold your Bitcoin, people’s philosophies on how to invest it vary: Some buy and hold long term, some buy and aim to sell after a price rally, and others bet on its price decreasing. Bitcoin’s price over time has experienced big price swings, going as low as $5,165 and as high as $28,990 in 2020 alone. “I think in some places, people might be using Bitcoin to pay for things, but the truth is that it’s an asset that looks like it’s going to be increasing in value relatively quickly for some time,” Marquez says. “So why would you sell something that’s going to be worth so much more next year than it is today? The majority of people that hold it are long-term investors.”

A project of our size needs at least a few hundred million dollars per year to keep going,” Mr. Durov wrote in his public channel on Telegram late last year. “While doing that, we will remain independent and stay true to our values, redefining how a tech company should operate.

Python4Finance from ca


Telegram Python4Finance
FROM USA