شنبه ۱۳ شهریور ۰۰ ۲۳:۵۵ ۷۹ بازديد
چه طراحی الگوریتم ها ، آماده سازی و برچسب زدن داده ها ، چه ایجاد کد و استقرار در سیستم های جاسازی شده ، شما فقط با چند خط کد MATLAB methods روش های یادگیری عمیق را در کار خود اعمال خواهید کرد.
با استفاده از MATLAB ، می توانید:
از برنامه ها و ابزارهای تجسم برای شکل گیری ، اصلاح و تحلیل معماری های یادگیری عمیق استفاده کنید.
از برنامه دستگاه برای پیش پردازش اطلاعات و علامت گذاری خودکار مقدار واقعی تصویر ، فیلم و داده های صوتی استفاده کنید.
الگوریتم های NVIDIA ® GPU ، ابر و منابع مرکز داده را بدون نیاز به برنامه نویسی خاص تسریع کنید.
با کاربران با چارچوب های پشتیبانی شده مانند TensorFlow ، PyTorch و MxNet همکاری کنید.
برای شبیه سازی و آموزش رفتار سیستم پویا از یادگیری تقویتی استفاده کنید.
تولید آموزش مبتنی بر شبیه سازی و آزمایش داده ها از مدل های سیستم های فیزیکی MATLAB و Simulink.
تصویر ، آمار و داده های متنی را تهیه و برچسب گذاری کنید.
استفاده از برنامه های کاربردی MATLAB خاص می تواند زمان مورد نیاز برای پیش پردازش و حاشیه نویسی مجموعه داده های داده های صوتی ، تصویری ، تصویری و متنی را به میزان قابل توجهی کاهش دهد. زمان بندی های مختلف را همگام سازی کنید ، نقاط داخلی را با درون یابی جایگزین کنید ، تصویر را تار کنید و سیگنال های نویز را فیلتر کنید. از برنامه های تعاملی برای برچسب زدن ، تنظیم و شناسایی ویژگی های اساسی و استفاده از الگوریتم های داخلی برای خودکارسازی فرآیند برچسب زنی استفاده کنید.
طراحی ، آموزش و ارزیابی مدلها.
با مجموعه ای کامل از الگوریتم ها و مدل های از پیش تعیین شده شروع کنید و بنابراین از برنامه Deep Network Designer برای ایجاد و اصلاح مدل های یادگیری عمیق استفاده کنید. از مدلهای یادگیری عمیق برای حل مشکلات مربوط به حوزه بدون نیاز به ایجاد معماری پیچیده شبکه از ابتدا استفاده کنید.
از تکنیک های مناسب برای جستجوی ساده ترین پارامترهای شبکه استفاده کنید و از جعبه ابزار محاسبه موازی و GPU های NVIDIA با کارایی بالا برای تسریع این الگوریتم های فشرده محاسباتی استفاده کنید. از ابزارهای تجسم در MATLAB و تکنیک هایی مانند Grad-CAM و حساسیت انسداد برای دستیابی به بینش مدل خود استفاده کنید. از Simulink برای سنجش تاثیر مدلهای آموزش عمیق آموزش دیده بر عملکرد سطح سیستم استفاده کنید.
آیا متلب سخت تر از پایتون است؟
تمایز بین پایتون و متلب اغلب یک نگرانی مهم است. در سراسر جهان علمی و آماری بیشتر آشنا شده است. به همین دلیل است که محیط های محاسباتی فنی در دهه گذشته محبوبیت بیشتری پیدا کرده اند. این محیطها برای دانشمندان و مهندسان انعطاف پذیری بیشتری می طلبد.
اگر در مورد مدل سازی و شبیه سازی با استفاده از Python و MATLAB® جدی هستید ، روی این پیوند وابسته کلیک کنید
مانند هیچ زبان برنامه نویسی دیگری در جهان. این زبانها همراه با بهترین زبانهای فرمان ، یک جعبه ابزار قدرتمند ارائه می دهند. مهمترین نکته قابل توجه در مورد این زبان های برنامه نویسی این است که شما می توانید هر آنچه را که در این سخنرانی ها به طور موثر محاسبه می کنید تجسم کنید. امروز من در حال بازدید هستم تا تفاوت مهم بین Python و Matlab را با شما در میان بگذارم.
پایتون ممکن است یک زبان مصنوعی عمومی باشد. شما پایتون را روی هر داربستی اجرا می کنید. قصد دارد پایتون مستقل از پلتفرم باشد. پایتون اولین نحوی ساده را ارائه می دهد. این بدان معناست که شما قادر خواهید بود به راحتی در این زبان مصنوعی کدگذاری کنید.
به غیر از این ، اگر کسی جدا از کار بر روی کد پایتون شما ، به سرعت کد را می خواند و ضمیمه می کند. این تنها زبان اشاره در دهه گذشته است و شما می خواهید برخی خطوط سیستم را در مقایسه با جاوا و C ++ برای انجام هر کاری بنویسید.
پایتون با ANSI C. قابل حمل نوشته شده است ، بنابراین شما سیستم را بر روی هر نرم افزاری ، از جمله Mac OS ، Windows ، Linux و موارد دیگر ، کامپایل و کار می کنید. این پلت فرم را به طور مشابه به طور کامل هدایت می کند. پایتون به شما امکان انعطاف پذیری برای کد نویسی در محیطی بسیار مختلط را می دهد.
پایتون ممکن است یک زبان برنامه نویسی سطح بالا باشد و بسیار شبیه MATLAB است. این نوع پویا و مدیریت یادآوری خودکار را فراهم می کند. همانطور که قبلاً بحث کردم ، پایتون اولین نحوی ساده را ارائه می دهد. این بدان معناست که شما به راحتی ایده های خود را به زبان برنامه نویسی تبدیل می کنید.
اگر مجوز رایگان پایتون را دریافت کرده اید ، می توانید کتابخانه ها ، برنامه ها و فرهنگ لغت ها را دریافت کنید. این به شما کمک می کند تا اهداف نامحدود را به شیوه ای منظم تحقق بخشید. به طور مشابه با مجموعه ای از ماژول ها کار می کند که شروع سریع با پایتون را برای شما آسان می کند
- ۰ ۰
- ۱ نظر
مبانی برنامه نویسی شی گرا (OOP) در پایتون
برای یادگیری مبحث مهم برنامه نویسی شی گرا در پایتون، مفاهیم زیر را هم در قسمت تئوری و هم پیاده سازی بررسی خواهیم کر:.
1- کلاس (Class)
2- شی (Object)
3- وراثت (Inheritance)
4- صفت (Attribute)
5- متد (Method)
در ادامه آموزش برای برنامه نویسی شی گرا به اختصار از OOP استفاده می کنیم. بریم یادگیری OOP در پایتون را شروع کنیم!