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...
Машинноеобучениес BigData Team. Классическое машинноеобучение
Вы научитесь строить модели машинного обучения, решать задачи регрессии и классификации, создавать ансамбли решающих деревьев, а аббревиатуры RF, GBDT, XGBoost и LightGBM станут родными и понятными.
Добро пожаловать в увлекательное космическое путешествие по просторам бескрайней Вселенной!
У каждого космонавта есть своя миссия, а у юного читателя этой книги миссия особенная — создать свою первую игру на языке Python. В этом ему помогут подробные инструкции от автора, яркие иллюстрации и...
На этом курсе мы погрузимся в одну из самых развивающихся, обсуждаемых и востребованных на рынке труда сфер - это Data Science (или Наука о Данных).
Сначала мы научимся самостоятельно работать с данными и анализировать их на языке Python, а потом научим компьютеры решать задачи за нас. Помимо...
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...
Python и машинноеобучение: машинное и глубокое обучениес использованием Python, scikit-learn и TensorFlow
С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинноеобучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и...
О книге
Представлены технологии обработки экспериментальных результатов с применением языка программирования Python и методы машинного обучения для прогнозной аналитики в метрологии, рассмотрены конкретные примеры внедрения базовых алгоритмов и методов как на языке Python, так и с...
Благодаря ряду недавних прорывов глубокое обучение расширило всю область машинного обучения. Теперь даже программисты, которые почти ничего не знают об этой технологии, могут использовать простые и эффективные инструменты для реализации программ, способных обучаться на основе данных. Эта...
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...
Machine Learning and AI: Support Vector Machines in Python
Искусственный интеллект и наука о данных Алгоритмы классификации и регрессии на Python
Чему вы научитесь:
Применяйте SVM в практических приложениях: распознавание изображений, обнаружение спама, медицинская диагностика и регрессионный...
Описание книги
Глубокое обучениес подкреплением (Reinforcement Learning) – самое популярное и перспективное направление искусственного интеллекта.
Практическое изучение RL на Python поможет освоить не только базовые, но и передовые алгоритмы глубокого обучения с подкреплением.
Вы начнете с...
«Машинноеобучениес помощью Python для всех» поможет вам овладеть процессами, шаблонами и стратегиями, необходимыми для создания эффективных систем обучения, даже если вы абсолютный новичок. Если вы немного знакомы с написанием кода на Python, эта книга для вас, независимо от того, насколько...
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинноеобучение 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...
Как проходит обучение:
Ты получаешь доступ к видеоурокам с теорией и сразу на практике применяешь знания — пишешь код и запускаешь его на выполнение. Код скомпилировался (запустился без ошибок) — поздравляем! Ты сделал все правильно и можешь перейти к следующему заданию.
Для кого этот курс...
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...
Многие средства глубокого обучения используют Python, но именно библиотека PyTorch по-настоящему «питоническая».
Легкая в освоении для тех, кто знаком с NumPy и scikit-learn, PyTorch упрощает работу с глубоким обучением, обладая в то же время богатым набором функций. PyTorch прекрасно подходит...
Машинноеобучениес участием человека (Роберт Манро Монарх)
Приложения машинного обучения демонстрируют лучшую эффективность при наличии обратной связи с человеком. Привлечение к работе подходящих сотрудников повышает точность моделей, уменьшает количество ошибок в данных, сокращает расходы и...
Хотите быстрее и с меньшими затратами разрабатывать и проводить обучение? Думаете вам помогут нейросети? Не спешите. Сначала прочитайте эту книгу и поймете, как можно использовать ИИ, чтобы создать и провести обучение.
Содержание
Глава 1. Пумоджи, злой Джин, Палочка-выручалочка, Золотая рыбка...
Книга содержит около 200 задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python, библиотеками pandas и scikit-learn. Коды примеров можно вставлять, объединять и адаптировать, создавая собственное...
О школе
Mathshub — международная школа анализа данных и разработки. Команда Mathshub за 3 года обучила уже более 4 тысяч студентов.
Наши образовательные программы подходят как новичкам, так и опытным специалистам. Цель наших программ – добиться того, чтобы каждый выпускник получил работу после...