[Udemy] Искусственный интеллект и Машинноеобучение + 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...
Машинноеобучение: Метрики качества классификации и регрессии
Одним из основных требований к датасаентисту является – хорошее знание метрик качества оценки моделей машинного обучения. Обучить модель и сделать предсказания – это важный момент, но не менее важным является способность правильно...
Машинноеобучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров
Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии...
Специалист создаёт и обучает предиктивные модели с помощью алгоритмов машинного обучения и нейросетей — помогает бизнесу находить скрытые закономерности, прогнозировать развитие событий и оптимизировать ключевые бизнес-процессы.
На курсе вы научитесь не только работать с аналитикой...
Курс "SQL для начинающих. 2 часть" предоставляет вам полное понимание основных аспектов управления базами данных. В первой части курса вы овладеете навыками создания и заполнения таблиц, определения структуры данных и использования различных типов для эффективного хранения информации. Во второй...
Неделя 1 — Введение в Python и начало работы с данными
— Изучаем особенности языка Python — Учимся работать с условными операторами, циклами и функциями — Знакомимся с внешними библиотеками
Неделя 2 — Исследовательский анализ данных
— Знакомимся с библиотекой Pandas — Анализируем таблицы с...
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...
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)...
Специалист по Data Science структурирует и анализирует большие объёмы данных, применяет машинноеобучение для предсказания событий и обнаружения неочевидных закономерностей. Помогает создавать и улучшать продукты в бизнесе, промышленности и науке. Мы хотим научить вас основным инструментам этой...
Описание книги:
Python — идеальный выбор для манипулирования и извлечения информации из данных всех видов. «Python для data science» познакомит программистов с питоническим миром анализа данных. Вы научитесь писать код на Python, применяя самые современные методы, для получения, преобразования...
Курс направлен на изучение и практическое применение оконных функций в СУБД PostgreSQL. В рамках курса будет представлен детальный разбор различных классов оконных функций, а также использование партиций и управление размером фрейма. Кроме того, в качестве бонуса будут предложены разборы...
Исследуйте мир машинного обучения с этой книгой, предназначенной для тех, кто стремится погрузиться в фундаментальные принципы и передовые методы этой динамично развивающейся области. От введения в основные концепции до глубокого погружения в продвинутые техники и приложения, каждая глава...
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...
Машинноеобучение — это набор методов анализа данных, основанных на алгоритмах, которые дают все более точные результаты по мере поступления новых данных. Машинноеобучение лежит в основе систем рекомендаций, программ распознавания лиц, «умных» колонок и даже беспилотных автомобилей. Эта...
Здравствуйте, друзья!
Добро пожаловать в раздел "Машинноеобучение: Обработка естественного языка на Python (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...
В ходе обучения вы создадите десятки приложений на Python с использованием Pandas, Flask и Django.
Курс проведёт вас от нулевых знаний в области программирования до продвинутого уровня OOP, API, SQLDatabases, Data Analysis, Web Scraping и Developing, Visualization, Data Science and Machine...
Python — язык программирования №1 для машинного обучения и Data Science. Но как же сложно решить, с чего начать изучение Python, ведь у него огромный инструментарий! Кеннеди Берман фокусируется на тех навыках программирования, которые понадобятся вам для решения задач в области Data Science и...
Этот файл запрограммирован для повышения квалификации специалистов по анализу данных и их специалистов.
- Повышает навыки Data Scientist
- Повышает навыки бизнес-аналитика
- Повышает навыки аналитика данных
- Загружает знания и навыки по работе с большими данными в следующих областях...
Узнайте, как объединять данные и проводить агрегацию с помощью SQL В современном мире данные являются ключом к успеху. Навыки работы с данными в SQL необходимы для любого, кто хочет добиться успеха в бизнесе, науке или технике. В этом курсе вы научитесь объединять данные из разных таблиц и...
Программа курса
Модуль 1 - Маркетинг, веб и мобильная аналитика
Модуль 2 - Unit-экономика, аналитика продукта и бизнес-метрики
Модуль 3 - Работа с Power BI, DAX и Power Query
Модуль 4 - Работа с Python, SQL и Pandas
Модуль 5 - Аналитическая культура в компании. Найм сотрудников.
4,5 месяца по...