bart
PRO
- Сообщения
- 44.554
- Реакции
- 22.519
Прикладное машинное обучение: ансамблевое обучение
Applied Machine Learning: Ensemble Learning
linkedin
Вы хотите развить свои навыки в качестве специалиста по машинному обучению, но не знаете, с чего начать? Вам не нужно никакого формального обучения в области науки о данных, чтобы начать работать над достижением своей цели. В этом курсе инструктор Дерек Джедамски покажет вам, как использовать беспорядочные данные, находить в них сигнал и строить модели, которые делают мощные прогнозы с помощью ансамблевых учащихся, одного из наиболее распространенных классов алгоритмов машинного обучения.
Ознакомьтесь с основами конвейера машинного обучения, чтобы узнать, какое место в нем занимают обучающиеся ансамбля. Узнайте о лежащей в основе теории, которая движет учащимися в ансамбле, ознакомьтесь с примерами обучения в ансамбле в Python, а затем реализуйте свои собственные модели. Изучите такие концепции, как повышение, бэггинг и стекирование, а также как их использовать и когда. Получите инструменты, необходимые для повышения вашей способности прогнозирования и улучшения навыков машинного обучения уже сегодня.
Материал на английском языке
Продажник:
Скачать:
Applied Machine Learning: Ensemble Learning
Вы хотите развить свои навыки в качестве специалиста по машинному обучению, но не знаете, с чего начать? Вам не нужно никакого формального обучения в области науки о данных, чтобы начать работать над достижением своей цели. В этом курсе инструктор Дерек Джедамски покажет вам, как использовать беспорядочные данные, находить в них сигнал и строить модели, которые делают мощные прогнозы с помощью ансамблевых учащихся, одного из наиболее распространенных классов алгоритмов машинного обучения.
Ознакомьтесь с основами конвейера машинного обучения, чтобы узнать, какое место в нем занимают обучающиеся ансамбля. Узнайте о лежащей в основе теории, которая движет учащимися в ансамбле, ознакомьтесь с примерами обучения в ансамбле в Python, а затем реализуйте свои собственные модели. Изучите такие концепции, как повышение, бэггинг и стекирование, а также как их использовать и когда. Получите инструменты, необходимые для повышения вашей способности прогнозирования и улучшения навыков машинного обучения уже сегодня.
Материал на английском языке
Продажник:
Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
