Python Online o'quv markazi ma'lumot guruhi

#diqqat "Vaqtingizni va pulingizni tejab qolishni xohlaysizmi?" Unda bizni sifatli online xizmatlarimizdan foydalanish sizga yuqoridagi pul va vaqt qulayligini berishi aniq. ----------------------Xizmatlarimiz----------------------- 👨‍🏫 Online Python kursi 🧩 Dasturlar yaratib berish(maktab, kollej, oliygohlar, korxonalar uchun) 👨‍💻 Dasturlashdan masalalarni sizga tushintirib yechib berish. 🛠 Masofadan kompyuteringizga dasturiy ta'minot o'rnatish, sozlash, aktivatsiya va boshqalarda yordam berish. 🔥 Reklama xizmati ⚡️ Target xizmati ---------------------------------------------------- 😊 Biz xizmatlarimiz sonini va sifatini oshirib bormoqdamiz. 💰 Bizda xizmatlar sizga qulay bo'lgan narx va to'lov asosida 💎 Bizda barcha xizmatlar online va sifatli ☎️ Aloqa: @pythonCoderH Instagram | YouTube | Telegram | Facebook _

#foydali Sun'iy intellekt vositalari ro'yxati Keling, bugungi kunda sanoatda qo'llaniladigan ko'plab sun'iy intellektni avtomatlashtirish vositalari bilan tanishamiz. Ushbu blog quyidagi vositalarni qamrab oladi: Scikit Learn TensorFlow PyTorch CNTK Kofe Apache MXNet Keras OpenNN AutoML H2O

1. Scikit Learn Bu mashinani o'rganish hamjamiyatida eng ko'p ishlatiladigan kutubxonalardan biridir . Uni ishlab chiquvchilar uchun kutubxonaga aylantiradigan ba'zi omillar mavjud, masalan, o'zaro tekshirish, xususiyatlarni ajratib olish, nazorat ostida o'rganish algoritmi va boshqalar. Biroq, u bitta protsessorli protsessorda ishlaydi. Ushbu kutubxona Numpy, Matplotlib , Pandas, Sympy, IPython va SciPy-ni o'z ichiga olgan SciPy -da qurilgan . U ma'lumotlarni manipulyatsiya qilishdan ko'ra, uni modellashtirishga qaratilgan. Bu bilan biz so'nggi yillarda Sun'iy intellektda eng ko'p qo'llaniladigan vositalarni muhokama qildik. Google ML to'plami, Theano, Swift AI, Deeplearning4j va boshqalar kabi mashhurligi oshib borayotgan boshqa sun'iy intellekt vositalari ham mavjud. Sun'iy intellektning ushbu usullari sohadagi taraqqiyotni yanada oshirishi va inson kuchini qo'llashning barcha mumkin bo'lgan sohalarida optimallashtirish potentsialiga ega. Haqiqiy hayotda AI .

2.TensorFlow Hozirda TensorFlow eng ko'p terilgan chuqur o'rganish kutubxonasidir . Google tomonidan ishlab chiqarilgan ushbu mashinani o'rganish tizimi Python uchun qulay ochiq manba kutubxonasidir. Bu kelajakdagi bashoratlarni ancha oson va aniqroq qilish uchun raqamli hisoblashni osonlashtiradigan eng yaxshi AI rivojlantirish vositalaridan biridir. Lekin qanday? Ishlab chiquvchilar algoritmlarning mayda-chuydalariga aralashmaslik o'rniga, dasturning mantiqiy qismiga e'tibor qaratishlari mumkin. TensorFlow orqa tomonda ketadigan hamma narsaga g'amxo'rlik qiladi. Ushbu vosita ishlab chiquvchilarga Tensorboard yordamida neyron tarmoqlarni qurish va grafik vizualizatsiya yaratish imkonini beradi. TensorFlow ilovalari mahalliy kompyuteringizda, bulutda, Android va iOS qurilmalaringizda qulay ishlashi mumkin. O'rnatish mumkin bo'lgan miqyosda qurilganligi sababli u CPU VA GPUda ishlaydi.

3. PyTorch AI vositalari uchun raqobatda keyingi navbatdagi PyTorch bo'lib, u ham Python -da qurilgan . Bu tanlangan loyihalarning tabiati jihatidan TensorFlowga o'xshaydi. Biroq, tezroq rivojlanish ustuvor bo'lsa, PyTorch eng yaxshi tanlovdir. Agar loyiha kattaroq va murakkabroq loyihalarni o'z ichiga olgan bo'lsa, TensorFlow yo'qoladi. Keling, sun'iy intellektning eng yaxshi vositalaridan biri bo'lgan CNTK haqida bilib olaylik.

4. CNTK Bu Microsoft Kognitiv asboblar to'plami bo'lib, u ham TensorFlowga o'xshash yo'nalishlarda qurilgan, ammo uni joylashtirish unchalik oson emas. U Python, Java, C va C++ kabi kengroq API-larga ega va asosan chuqur o'rganish neyron tarmoqlarini yaratishga qaratilgan. Keling, bugungi kunda bozorda yana bir mashhur sun'iy intellekt vositasi bo'lgan Caffe haqida bilib olaylik.

5. Kofe Kaliforniya universitetida ishlab chiqilgan ushbu ochiq manba Python interfeysiga ega. U akademik tadqiqot loyihalari va sanoat dispozitsiyasida eng yaxshi qo'llanilishiga ega. Bu sun'iy intellektda qo'llaniladigan eng yaxshi vositalardan biridir. Bu kuniga 60 milliondan ortiq tasvirni qayta ishlash quvvati bilan bog'liq.

6. Apache MXNet Ushbu sun'iy intellekt vositasi Amazon tomonidan AWS-da chuqur o'rganish tizimi sifatida qabul qilingan. Boshqa vositalardan farqli o'laroq, bu ochiq manbali ramka uchun qulay muhitni ta'minlaydigan yirik korporatsiyaga bevosita tegishli emas. U bir nechta GPU va mashinalarda muammosiz ishlashi mumkin. Shuningdek, Python, C++, Scala, R, JavaScript, Julia, Perl va Go kabi bir qator API-larni qo'llab-quvvatlaydi. Endi siz eng ko'p ishlatiladigan Sun'iy intellekt vositalaridan biri bo'lgan Keras haqida bilib olasiz.

7. Keras Bu Python interfeysiga ega yuqori darajadagi ochiq manbali neyron tarmoq kutubxonasi. Ushbu juda qulay vosita TensorFlow-ning ustiga qurilgan va undan foydalanish nisbatan osonroq. U eng zamonaviy tajribalarni boshidan oxirigacha kam yoki hech qanday kechikishlarsiz yakunlashni osonlashtiradigan tezkor prototiplash uchun ishlatiladi. Keras CPU va GPUda muammosiz ishlaydi. Keras bugungi kunda qo'llaniladigan eng yaxshi ochiq manbali Sun'iy intellekt vositalaridan biridir. Asbobning orqa tomoni bilan shug'ullanganligi sababli, u asbobdan foydalanish ko'nikmalariga hech qanday cheklov qo'ymasdan, o'z skriptlarini yaratishda qo'llarini olishlari uchun keng doiradagi ishlab chiquvchilarni jalb qiladi. Demak, barchasi sizning niyatingizga bog'liq. Agar sizga ishlaydigan prototipni yaratish kerak bo'lsa, Keras sizning qo'ng'iroqingizdir. Aks holda, agar siz uning past darajadagi hisob-kitoblariga kirishingiz kerak bo'lsa, unda TensorFlow sizning oldinga yo'lingizdir.

8. OpenNN Ochiq neyron tarmoqlar kutubxonasi neyron tarmoqlarni taqlid qilish uchun foydalaniladigan yana bir ochiq manba kutubxonasidir va shuning uchun chuqur o'rganish tadqiqotining muhim tarkibiy qismi hisoblanadi. Bu kutubxona C++ tilida yozilgan. Bu ilg'or tahlillarga o'tishni istagan ishlab chiquvchilar uchun platformani taklif qiladi

9. AutoML Bu hozirda mashina o'rganish muhandisi ixtiyorida bo'lgan eng yaxshi Sun'iy intellekt vositalaridan biridir . U mashinani o'rganish usullaridan foydalangan holda real muammoni ifodalash bilan bog'liq jarayonlarni avtomatlashtiradi. Bu ma'lumot olimiga o'z e'tiborini oddiy takrorlanadigan vazifalardan modellashtirish kabi muammolarni hal qilishga o'tkazishga yordam beradi. Asbob hamma uchun mashinani o'rganish yo'lini ochib berdi, chunki ML tajribasi bo'lmagan kishi bu sohada osongina harakatlana oladi.

10. H2O Ushbu biznesga yo'naltirilgan Sun'iy intellekt vositasi ochiq manbali chuqur o'rganish platformasidir. Bu mavjud ma'lumotlardan biznes bo'yicha chuqur qarorlar qabul qilishga yordam beradi. H2O Java tilida yozilgan va Python, R, Java, Scala, CoffeeScript va JSON uchun interfeyslarni o'z ichiga oladi. Asbob bashoratli modellashtirish, xavflarni tahlil qilish, sog'liqni saqlash va sug'urta tahlillarida qo'llanilishini topadi.

Vaqt o'tishi AI ga faqat ijobiy taʼsir koʻrsatadi. Bu degani hamma sohada u insonlardan kuchliroq bo'lib boraveradi va sizni hayotingizga har tomondan o'z ta'sirini yanada kuchliroq namoyon qilishda davom etadi. Oxir oqibat sizni o'rningizga samaraliroq va arzonroq ishchi bo'lib ishlaydi. Balki sizdan 10-100 barobar arzonga ishlar, lekin sizdan 10-100 marotaba yaxshiroq ishlashi mumkin. Bu albatta insonlarni ishsiz qoldiradi. Bu jarayon deyarli hamma sohada ro'y beradi. Siz o'qituvchimisiz, vrach, quruvchi, elektrik, farrosh,... ahamiyatsiz. Balki bu kabi rivojlanish sizni hayotingizda ro'y bermas, ammo sizning farzandlaringiz hayotida ro'y berishi mumkinligini o'ylab ko'ring. Biz bularga tayyor bo'lib borishimiz kerak, hozirgi yangi texnologiyalar, AI dasturlar va shu kabilardan hayotimizda, mehnat faoliyatimizda maksimal darajada to'gʻri foydalanishni, AI ni boshqarishni o'zlashtirib borishimiz kerak. Dasturlashni o'rganish maqsadidagi yoshlar esa shu AI tizimlarini loihalashtiruvchisi, quruvchisi bo'lmogʻi lozim. Aks holda biz chet-elni texnologiyalarini pulini to'lab, egalarini boy qilamiz va ularga ipsiz mustahkam bogʻlanib boraveramiz. Yuqoridagilar haqida tafakkur yuritib ko'rasizlar degan umiddaman. Python online o'quv markazi asoschisi, dasturchi Xalilov Habibulloh.

Tez orada dasturchi bo'lish maqsadidagilar uchun ham yangiliklarimiz ham bor. Rejada: Python OpenCV Python Machine learning Python Django Python PostgrSQL

Yaxshi mutaxassis bo'lish albatta yaxshi, lekin borgan sayin insonyat ko'paymoqda, yurtimizda ham aholi soni oshmoqda. Ish o'rinlariga raqobat kuchaymoqda, vaqti kelib xususiy korxonalar asosiy ish o'rinlarini tashkil etsa, tanish-bilishchilik ham o'tmay qoladi. Raqobatga chidayolmaganlar qora ishchi bo'lishi kerakmi? Ular ham o'ziga mos joyda ishlashlari yaxshi emasmi? Demak ko'proq ish o'rni kerak. Yangi ish o'rinlarni kim tashkil etadi? Tadbirkorlar emasmi? Tadbirkorlar yurtning suyanchi. Tadbirkorlik faqat sanoat, dehqonchilik, chorvachilikda emas, hamma sohada bor. Shunday ekan yoshlarni yaratuvchanlikka ham o'rgataylik, shundagina yurtimiz ham rivojlanishi yanada yuksaladi. Yoshlarimiz o'z sohasida kuchli mutaxassis bo'lishsin va buni biznes darajasiga olib chiqaolsin. Hozirda chet-elda ilmlar bizga nisbatan shu darajada yuksalganki biz "shu texnologiyani qanday qilsak ekan" deb o'ylashga hali yetib bormagan narsalar qachonlardir ishlab chiqib qo'yilgan. Xulosa o'rnida shuni qayta aytamanki yoshlarimizni kimningdir faqat yaxshi ishchisi emas, balki o'zi ham ish o'rinlarini yaratishga rag'bati bor qilib tarbiyalaylik. Aks holda yaxshi mutaxassis bo'lib yetishar, lekin rivojlanishimizga o'zi bevosita hissa qo'shaolmaydi. O'z fikringizni izohlarda qoldiring. Matnda imloviy xatolar bo'lsa uzur so'rayman. Hurmat bilan Xalilov Habibulloh. Python online o'quv markazi asoschisi.