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 техникии приложения, каждая глава...
Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций!
С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса.
А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы!
В курсе по Python Вы освоите следующие темы...
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...
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...
Здравствуйте, друзья!
Добро пожаловать в раздел "Машинноеобучение: Обработка естественного языка на Python (версия 2).
Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя:
Векторные моделии методы предварительной обработки текста
Вероятностные моделии марковские модели
Методы машинного обучения...
Machine Learning & Self-Driving Cars: Bootcamp with Python
Объедините возможности машинного обучения, глубокого обучения и компьютерного зрения, чтобы создать беспилотный автомобиль!
Чему вы научитесь:
Мастер машинного обучения иPython
Узнайте, как применять алгоритмы машинного обучения для...
Pythonи spaCy помогут вам быстро и легко создавать NLP-приложения: чат-боты, сценарии для сокращения текста илиинструменты 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 PythonИскусственный интеллект и наука о данных Алгоритмы классификациии регрессии на Python
Чему вы научитесь:
Применяйте SVM в практических приложениях: распознавание изображений, обнаружение спама, медицинская диагностика и регрессионный...
Чему вы научитесь:
Использовать предварительно написанные библиотеки на python для работы с мощными алгоритмами.
Советы и рекомендации для ускорения процесса моделирования и получения лучших результатов.
Делайте прогнозы, используя расширенный регрессионный анализ с Python.
Современные методы...
Математические алгоритмы для программистов. 3D-графика, машинноеобучениеи 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...
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...
Автор Груздев Артем Владимирович:
SSE в Capital One (NY). Lead Methodologist в StateFarm
Директор ИЦ «Гевисста», автор книг
Исследовательский центр «Гевисста»
Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока...
Автор Груздев Артем Владимирович:
SSE в Capital One (NY). Lead Methodologist в StateFarm
Директор ИЦ «Гевисста», автор книг
Исследовательский центр «Гевисста»
Исследовательский центр «Гевисста» с 2009 г. осуществляет разработку, валидацию, внедрение и мониторинг риск-моделей, моделей оттока...
Эта книга будет интересна всем, кто хочет научиться применять Python 3 при разработке в областиискусственного интеллекта и машинного обучения.
С этой книгой Вы познакомитесь с основными терминамии понятиямиИИ, такими как машинноеобучение, глубокое обучениеи нейронные сети. Научитесь...
Искусственный интеллект иМашинноеобучение. Основы программирования на Python (Тимур Казанцев)
В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмамии моделями, использующимися для решения абсолютно разных...
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачии повышать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантамиих реализации на Python. Особое внимание уделяется...
Базы данных на PythonиИИ
Статистика, аналитика, большие данные имашинноеобучение
Эта книга – практическое руководство по работе с данными в Python, написанное для тех, кто хочет не просто «знать теорию», а реально работать с данными в повседневных задачах. Шаг за шагом мы пройдем полный...
Описание книги
Глубокое обучение с 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...
Тема: Библиотека программиста
Год: 2019
Страниц: 336
Обложка: Мягкая обложка
ISBN:978-5-4461-0826-8
Тип: Скан-PDF + PDF издателя + EPUB
Знакомство с машинным обучением и библиотекой TensorFlow похоже на первые уроки в автошколе, когда вы мучаетесь с параллельной...
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...