Learn Machine Learning [PRO] - パソコン用

あなたのWindowsコンピュータで Learn Machine Learning [PRO] を使用するのは実際にはとても簡単ですが、このプロセスを初めてお使いの場合は、以下の手順に注意する必要があります。 これは、お使いのコンピュータ用のDesktop Appエミュレータをダウンロードしてインストールする必要があるためです。 以下の4つの簡単な手順で、Learn Machine Learning [PRO] をコンピュータにダウンロードしてインストールすることができます：

1: Windows用Androidソフトウェアエミュレータをダウンロード

エミュレータの重要性は、あなたのコンピュータにアンドロイド環境をエミュレートまたはイミテーションすることで、アンドロイドを実行する電話を購入することなくPCの快適さからアンドロイドアプリを簡単にインストールして実行できることです。 誰があなたは両方の世界を楽しむことができないと言いますか？ まず、スペースの上にある犬の上に作られたエミュレータアプリをダウンロードすることができます。
A. Nox App または
B. Bluestacks App 。
個人的には、Bluestacksは非常に普及しているので、 "B"オプションをお勧めします。あなたがそれを使ってどんなトレブルに走っても、GoogleやBingで良い解決策を見つけることができます(lol). 

2: Windows PCにソフトウェアエミュレータをインストールする

Bluestacks.exeまたはNox.exeを正常にダウンロードした場合は、コンピュータの「ダウンロード」フォルダまたはダウンロードしたファイルを通常の場所に保存してください。
見つけたらクリックしてアプリケーションをインストールします。 それはあなたのPCでインストールプロセスを開始する必要があります。
[次へ]をクリックして、EULAライセンス契約に同意します。
アプリケーションをインストールするには画面の指示に従ってください。
上記を正しく行うと、ソフトウェアは正常にインストールされます。

3：使用方法 Learn Machine Learning [PRO] - Windows PCの場合 - Windows 7/8 / 8.1 / 10

これで、インストールしたエミュレータアプリケーションを開き、検索バーを見つけてください。 今度は Learn Machine Learning [PRO] を検索バーに表示し、[検索]を押します。 あなたは簡単にアプリを表示します。 クリック Learn Machine Learning [PRO]アプリケーションアイコン。 のウィンドウ。 Learn Machine Learning [PRO] が開き、エミュレータソフトウェアにそのアプリケーションが表示されます。 インストールボタンを押すと、アプリケーションのダウンロードが開始されます。 今私達はすべて終わった。
次に、「すべてのアプリ」アイコンが表示されます。
をクリックすると、インストールされているすべてのアプリケーションを含むページが表示されます。
あなたは アイコンをクリックします。 それをクリックし、アプリケーションの使用を開始します。

開発者 説明

Learn Machine learning app has been prepared for professionals aspiring to learn the complete picture of machine learning and artificial intelligence. This tutorial caters the learning needs of both the novice learners and experts, to help them understand the concepts and implementation of artificial intelligence and machine learning. Who this machine learning free course is for: Anyone interested in Machine Learning. Students who have at least high school knowledge in math and who want to start learn Machine Learning. Any intermediate level people who know the basics of machine learning, including the classical algorithms like linear regression or logistic regression, but who want to learn more about it and explore all the different fields of Machine Learning. Any people who are not that comfortable with coding but who are interested in Machine Learning and want to apply it easily on datasets. - Any students in college who want to start a career in Data Science. - Any data analysts who want to level up in Machine Learning. - Any people who are not satisfied with their job and who want to become a Data Scientist. - Any people who want to create added value to their business by using powerful Machine Learning tools. Learn Machine Learning for beginners guide: Machine Learning is basically that field of computer science with the help of which computer systems can provide sense to data in much the same way as human beings do. In simple words, ML is a type of artificial intelligence that extract patterns out of raw data by using an algorithm or method. Learn Artificial Intelligence for free: Artificial intelligence is the intelligence demonstrated by machines, in contrast to the intelligence displayed by humans. This app covers the basic concepts of various fields of artificial intelligence like Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Machine Learning, Deep Learning, Genetic algorithms etc., and its implementation in Python. Learn Python programming: Python is a general-purpose interpreted, interactive, object-oriented, and high-level programming language. It was created by Guido van Rossum during 1985- 1990. Like Perl, Python source code is also available under the GNU General Public License (GPL). Learn Deep Learning guide: Deep Learning essentially means training an Artificial Neural Network (ANN) with a huge amount of data. In deep learning, the network learns by itself and thus requires humongous data for learning. Learn Python Data Science: Data is the new Oil. This statement shows how every modern IT system is driven by capturing, storing and analysing data for various needs. Be it about making decision for business, forecasting weather, studying protein structures in biology or designing a marketing campaign. All of these scenarios involve a multidisciplinary approach of using mathematical models, statistics, graphs, databases and of course the business or scientific logic behind the data analysis.