Результаты поиска по запросу: [Udemy] Машинное обучение в Python: Machine Learning

  1. Большая Стирка

    Скачать Python и машинное обучение (Себастьян Рашка, Вахид Мирджалили)

    Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и...
  2. авакаДО

    Скачать [Karpov.Courses] Machine Learning для начинающих. Часть 6 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  3. Аноним

    Скачать [ProductStar] Python, Bi и Bigdata (Денис Соболев, Анна Морозова)

    Освоите навыки анализа данных с помощью Python, оптимизируете свою работу и будете ценным сотрудником для любой digital-компании От основ Python до Machine Learning На курсе вы научитесь: Работать с сырыми данными Анализировать данные Работать с Big Data и визуализировать данные Выдвигать и...
  4. Аноним

    Скачать [Udemy] Алгоритмы сортировки в Python (Кармине Кайаро)

    Требования Основы программирования (Типы данных, переменные, циклы, функции и т.д.) Базовая математика для анализа временной сложности (Суммы, функции и т.д.) Чтобы запустить код и провести эксперимент самостоятельно, на вашем устройстве должен быть установлен Python 3. Описание: Сортировка...
  5. Пика-Пика

    Скачать [Udemy] PyTorch: Глубокое обучение и искусственный интеллект - eng-rus (Lazy Programmer Inc)

    Нейронные сети для компьютерного зрения, прогнозирования временных рядов, НЛП, GANs, Reinforcement Learning и многое другое! Требования: Уметь писать код на Python и Numpy Для теоретической части (по выбору) - понимание производных и вероятности Описание: Вы когда-нибудь задумывались...
  6. Аноним

    Скачать [brainwaveshots] Learning Shot Обучение

    Learning Shot Обучение После прослушивания этого трека вы почувствуете повышенную обучаемость. Вы получите пользу от пытливого ума, улучшенных исследовательских навыков и серьезного повышения вашей способности к обучению. Как бы вы хотели поднять свой потенциал обучения, просто слушая аудио в...
  7. Карамелькина

    Скачать Обработка естественного языка. Python и spaCy на практике (Юлий Васильев)

    Python и spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста или инструменты принятия заказов. Вы научитесь использовать spaCy для интеллектуального анализа текста, определять синтаксические связи между словами, идентифицировать части речи, а также...
  8. Аноним

    Скачать Applied Machine Learning and AI for Engineers (Jeff Prosise)

    Applied Machine Learning and AI for Engineers: Solve Business Problems That Can't Be Solved Algorithmically. 1st Edition. While many introductory guides to AI are calculus books in disguise, this one mostly eschews the math. Instead, author Jeff Prosise helps engineers and software developers...
  9. Аноним

    Скачать Deep Learning with Python, Second Edition (Francois Chollet)

    Deep Learning with Python, Second Edition представляет область глубокого обучения с использованием Python и мощной библиотеки Keras. В этом исправленном и расширенном новом издании создатель Keras Франсуа Шолле предлагает идеи как для новичков, так и для опытных специалистов по машинному...
  10. Аноним

    Скачать [Udemy] Продвинутые основы программирования на Python | 2023 Обучение (Ахмед Ибрагим, SDE Arts)

    Изучение продвинутых основ программирования на Python — Станьте продвинутым разработчиком на Python — Практическое обучение Авторы: SDE Arts | Octavo, Ahmed Ibrahim Последнее обновление: 08.2021 Английский видео с русским переводом [авто] Чему вы научитесь Расширенные коллекции: именованные...
  11. Аноним

    Скачать [Центр digital-профессий ITtensive] Машинное зрение: распознавание объектов на Python

    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...
  12. Karnaval

    Скачать [Коллектив авторов] Машинное обучение в финансах

    Учебник предназначен для проведения занятий по дисциплине «Машинное обучение в финансах». В учебнике описано, как работать с основными инструментами машинного обучения: Python, Pandas. Приведены примеры кода для загрузки, обработки и анализа информации с финансовых рынков. Описаны современные...
  13. ПРИВЕТИК

    Скачать [karpov.courses] Machine Learning для начинающих. Часть 3 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  14. Я СЕРГО

    Скачать [karpov.courses] Machine Learning для начинающих. Часть 2 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  15. Шо я вижу

    Скачать [karpov.courses] Machine Learning для начинающих. Часть 4 из 7 (Нерсес Багиян, Алексей Кожарин, Никита Табакаев)

    ЧЕМ ЗАНИМАЮТСЯ ML-ИНЖЕНЕРЫ: В современном мире бизнес сталкивается со многими проблемами, которые требуют неординарных решений. Например, как идентифицировать клиентов, которые хотят уйти, и сохранить их с помощью ценовых факторов? Работа ML-инженера заключается в решении подобного рода задач и...
  16. СТОПЭ-СТОПЭ

    Скачать [Udemy] Python 3: Deep Dive (Part 1 - Functional). Fred Baptiste

    Чему вы научитесь Углубленные знания о переменных, памяти, пространстве имен и областях видимости Глубокое погружение в управление памятью и оптимизации в Python Глубокое понимание и продвинутое использование числовых типов данных в Python (Booleans, Integers, Floats, Decimals, Fractions...
  17. Ёу-ёу-ёу

    Скачать Causal Inference на Python. Причинно-следственные связи в IT-разработке (Матеуш Факур)

    Сколько покупателей привлечет дополнительный доллар, вложенный в онлайн-рекламу? Какие клиенты будут покупать только по скидочному купону? Как разработать оптимальную стратегию ценообразования? Причинно-следственный анализ (casual inference) — лучший способ разобраться, как влиять на...
  18. Носок

    Скачать [karpov.Courses] Хардкорный machine learning. Часть 5 из 5 (Валерий Бабушкин, Станислав Гафаров, Александр Сахнов)

    КАК ПРОХОДИТ ОБУЧЕНИЕ: Решайте реальные задачи: — Решаем сложные ML-задачи — Строим своё приложение с применением всего, чему вы научитесь — Не только обучаем модельки, а изучаем их и настраиваем всё, что нужно для их работы Используйте нашу инфраструктуру: — Работа на выделенном сервере —...
  19. ЧЁ ТАМ

    Скачать Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение (Пол Орланд)

    Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинное обучение и моделирование на Python Неважно, чем вы занимаетесь - большими данными, машинным обучением, компьютерной графикой или криптографией - без математики вам не обойтись! Везде сейчас требуются базовые знания и понимание...
  20. Pac-Man

    Скачать [Udemy] Python 3: Deep Dive. Part 2 - Iteration, Generators (Fred Baptiste)

    Чему вы научитесь Используя информацию из этого курса вы сможете поднять свои навыки программирования в Python на новый уровень Sequence Types and the sequence protocol Iterables and the iterable protocol Iterators and the iterator protocol List comprehensions and their relation to closures...
Сверху