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 пропусковв 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...
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...
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...
Машинноеобучение: 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...
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...
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 проектовв доступной образовательной онлайн-среде с применением языка визуального программирования Scratch. Все проекты в книге сопровождаются подробными пошаговыми инструкциями, доступными для любого...
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...
Machine Learning with Python : COMPLETE COURSE FOR BEGINNERS
Чему вы научитесь
Мастер машинного обучения на Python
Сделайте мощный анализ
Делайте точные прогнозы
Создавайте надежные модели машинного обучения
Используйте машинноеобучениев личных целях
Создайте армию мощных моделей машинного...
[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 с малым объемом кодирования:
Практическое введениев искусственный интеллект на основе проектовВ книге подробно представлены три проблемно-ориентированных вида машинного обучения (Machine learning, ML): автоматизированное обучение AutoML без кодирования, обучение BigQuery...
Производитель: Digital Tutors
Продолжительность первой части - "Вводная часть": 55 минут (уроки №1-11)
Автор курса: многочисленные авторы от Digital Tutors
Перевод и озвучка: ТС
Работа в программе: Maya 2016
Описание: Этот прекрасный обучающий курс спроектирован так, чтобы помочь Вам получить...
Описание
Автор этой книги - давний исследователь искусственного интеллекта, специализирующийся на обработке естественного языка, революцию в котором сделало глубокое обучение. К сожалению, ему потребовалось много времени, чтобы это понять. Можно сказать в его оправдание, что нейронные сети...