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
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...
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:
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...
Машинноеобучение: из грязи в Kaggle-князи
Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности
Описание
Большой практический курс по всем аспектам машинного обучения наPython в решении задач соревнования Kaggle. Курс состоит из 3 больших частей...
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...
Описание книги:
Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для...
Кому будет полезен курс
Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения.
Какие знания дает курс
Программирование наPython Обработка данных Знание основных алгоритмов машинного обучения Знание библиотек для построения моделей машинного обучения...
Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика.
Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта.
Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать...
Machine Learning using Python Programming
Изучите основные концепции машинного обучения и его алгоритмов, а также способы их реализации в Python 3.
Чему вы научитесь:
Алгоритмы и терминология машинного обучения
Искусственный интеллект
Библиотеки Python — Numpy, Pandas, Scikit-learn...
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и...
Machine Learning with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS
Чему вы научитесь
Мастер машинного обучения наPython
Сделайте мощный анализ
Делайте точные прогнозы
Создавайте надежные модели машинного обучения
Используйте машинное обучение в личных целях
Создайте армию мощных моделей машинного...
Здравствуйте, друзья!
Добро пожаловать в раздел "Машинноеобучение: Обработка естественного языка наPython (версия 2).
Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя:
Векторные модели и методы предварительной обработки текста
Вероятностные модели и марковские модели
Методы машинного обучения...
Практическое руководство по использованию Python для решения задач машинного обучения. В книге подробно рассмотрены ключевые концепции, методы и инструменты, которые необходимы для построения эффективных моделей и работы с различными типами данных. Читатели узнают, как подготовить данные...
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...
Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в...
Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения...
[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...
Завершаем этим курсом все материалы Теда Петроу, 25+ ноутбуков, 200+ PDF страниц текста научат досконально разбираться в основах машинного обучения и анализа данных.
The Machine Learning Model
Linear Regression
More Supervised Learning Models
Model Evaluation
Model Selection
Data...