Результаты поиска по запросу: [udemy] Введение в машинное обучение 2020 [Центр digital-профессий ITtensive]

Чему вы научитесь Задачи и процесс машинного обучения Данные для машинного обучения Особенности обучение моделей Экспорт и импорт результатов машинного обучения Метод максимального правдоподобия Линейная регрессия и регуляризация Среднеквадратичная ошибка и другие метрики Полиномиальная и...

Чему вы научитесь Процесс и модель машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация Решающие деревья и ансамбли стекинга Корреляция и взаимная информация Метод главных компонент (PCA) Сингулярное разложение (SVD) Анализ независимых компонент (ICA)...

Чему вы научитесь Распознавание чисел и букв на фотографиях Использование нейронных сетей на реальных данных Обработка и коррекция изображений Искусственные нейронные сети: слои, веса, обучение Модели нейронных сетей Keras/TensorFlow Использование LeNet, AlexNet, VGG и ResNet для распознавания...

Чему вы научитесь: Синтаксис SQL и типы данных Структура и создание таблиц в базе данных Полнотекстовый поиск Группировка данных и агрегирующие функции Проектирование баз данных и нормальные формы Базовые операции со строками и столбцами Индексы, ограничения и ключи в таблицах Сложные...

Изучим регрессию, автокорреляция и рекуррентные нейросети для работы с временными рядами Чему вы научитесь: Теория временных рядов Описание тенденций временного ряда Прогнозирование временного ряда Линейная и нелинейная регрессия ARMA, ARIMA, SARIMA(X) ADL и VAR RNN, LSTM и GRU BiLSTM...

Чему вы научитесь Расчет простых и сложных процентов Расчет дифференцированных и аннуитетных платежей Переплата и погашение кредита Расчет амортизации Внутренняя ставка доходности и приведенная стоимость денег Анализ акций и облигаций Вероятности и распределения Персентили и доверительные...

Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности Описание Большой практический курс по всем аспектам машинного обучения на Python в решении задач соревнования Kaggle. Курс состоит из 3 больших частей...

Чему вы научитесь Структура регулярного выражения Шаблоны символов и позиций "Жадные" и "ленивые" квантификаторы Скобочные группы и перечисления Модуль re: match, fiinditer, split, sub Сложные шаблоны позиций Аббревиатуры и повторы Конечные автоматы Описание На этом курсе вы освоите работу со...

Добро пожаловать на самый популярный курс по квантовым вычислениям на Udemy! Квантовые вычисления - это следующая волна в индустрии программного обеспечения. Квантовые компьютеры экспоненциально быстрее классических компьютеров сегодняшнего дня. Проблемы, которые считались слишком сложными для...

Научиться работать с API, JSON, XML, HTML и SQL Описание Изучим получение данных в Python, используя библиотеку requests API и форматы JSON и XML (включая SOAP). Научимся работать с неструктурированными данными в HTML, собирать их и преобразовывать в фреймы данных. Научимся собирать данные...

Описание книги Учебник поможет студентам различных специальностей освоить современные технологии машинного обучения и практически использовать их в работе и научных проектах. В настоящем пособии даются весьма краткие теоретические и относительно подробные практические сведения о применении...

Описание книги Книга знакомит школьников с машинным обучением через выполнение 13 практических проектов в доступной образовательной онлайн-среде с применением языка визуального программирования Scratch. Все проекты в книге сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, доступными для любого...

Чему вы научитесь Мастер машинного обучения на Python Сделайте мощный анализ Делайте точные прогнозы Создавайте надежные модели машинного обучения Используйте машинное обучение в личных целях Создайте армию мощных моделей машинного обучения и узнайте, как комбинировать их для решения любой...

Описание книги: Ошеломляющий успех коммерческих приложений машинного обучения (machine learning – ML) и быстрый рост этой отрасли создали высокий спрос на готовые методы ML, которые можно легко использовать без специальных знаний. Однако и сегодня успех практического применения в решающей...

Добро пожаловать на самый полный курс по Машинному Обучению и Data Science! Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того...

О книге: По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем...

Производитель: Digital Tutors Продолжительность второй части: 6 часов 8 минут (61 урок - с №53 по №113). Всего 113 уроков (12 часов 36 минут) Автор курса: Несколько авторов Перевод: русская озвучка Работа в программе: 3ds Max 2015 Рабочие файлы: присутствуют Краткое описание: В первой части нами...

Автор курса: несколько авторов (на официальном сайте не указаны); Формат материала первоисточника: видео, *.flv; Длительность первой части: 6 часов 28 минут (уроки 1-52). Всего 113 уроков (12 часов 36 минут) Перевод: русская озвучка Краткое описание: В этой первой части будут рассмотрены темы...

[Udemy] Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python (Тимур Казанцев) Чему вы научитесь - Сможете различать между Машинным и Глубинным обучением и Нейронными сетями - Узнаете, в каких областях применяются технологии Искусственного интеллекта и Машинного обучения, и что ждет ИИ в...

Чему вы научитесь: EDA: исследовательский анализ данных Точность, полнота, F1 и каппа метрики Простая кластеризация данных Логистическая регрессия: простая и многоуровневая Метод ближайших соседей: kNN Наивный Байес Метод опорных векторов: SVM Решающие деревья м случайный лес XGBoost и...