Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) para Desenvolvedores

Leve seu projeto para novas alturas, permitindo que os dados contem a história.

Serviços de IA e aprendizagem de máquina do OCI

Arquiteturas de referência

Os serviços AI e ML podem se complicar. Esses guias detalham claramente as partes móveis para que você possa se sentir confiante em seu projeto.

Laboratórios práticos

Envolva-se ativamente com IA e ML com uma abordagem de "aprender fazendo" usando esses guias amigáveis ao iniciante.

Ferramentas de Open Source

Jupyter

JupyterLab é um ambiente de desenvolvimento interativo baseado na Web para notebooks, código e dados Jupyter.

GraphPipe

O GraphPipe é um protocolo e uma coleção de software projetados para simplificar a implantação do modelo de aprendizado de máquina e separá-lo das implementações de modelo específicas da estrutura.

TensorFlow

TensorFlow é uma plataforma completa de código-fonte aberto para aprendizado de máquina.

Apache SINGA

O Apache SINGA é um Projeto de Nível Superior do Apache, com foco em treinamento distribuído de aprendizado profundo e modelos de aprendizado de máquina.

Shogun

Shogun é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código-fonte aberto que oferece uma ampla variedade de métodos de aprendizado de máquina eficientes e unificados.

Apache Mahout

Apache Mahout é um framework de álgebra linear distribuído e matematicamente expressivo Scala DSL projetado para permitir que matemáticos, estatísticos e cientistas de dados implementem rapidamente seus próprios algoritmos.

Apache Spark MLlib

MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina escalável do Apache Spark.

Oryx 2

Oryx 2 é uma realização da arquitetura lambda construída no Apache Spark e no Apache Kafka, mas com especialização em aprendizagem de máquina em larga escala em tempo real.

Estrutura Accord.NET

O Accord.NET Framework é um . Estrutura de aprendizado de máquina NET combinada com bibliotecas de processamento de áudio e imagem completamente escritas em C#.

Vídeos de IA/ML

Criação de aplicativos inteligentes

Pronto para começar? Aqui está uma amostra de recursos para ajudar você a lidar com desafios específicos de desenvolvimento de AM/IA.

Fundamentos do Machine Learning

Use esses recursos para uma base nos conceitos básicos de ML e IA e suas funções no desenvolvimento de aplicativos.