bart
PRO
- Сообщения
- 44.573
- Реакции
- 22.528
Живые уроки по основам программирования для классификации и регрессии (серия «Машинное обучение с помощью Python для всех»), часть 1
Programming Foundations of Classification and Regression LiveLessons (Machine Learning with Python for Everyone Series), Part 1
oreilly
Сессии с кодированием переходят от вводных концепций машинного обучения к конкретному коду.
Машинное обучение переходит от футуристических проектов искусственного интеллекта к анализу данных на вашем рабочем столе. Вам нужно не просто кивать в ходе обсуждения, а программировать задачи машинного обучения. В этих видеороликах показано, как превратить вводные концепции машинного обучения в конкретный код с помощью Python, scikit-learn и др.
Вы узнаете, как загружать и исследовать простые наборы данных; построить, обучить и выполнить базовую оценку обучения для нескольких моделей; сравнить использование ресурсов различных моделей в фрагментах кода и сценариях; и кратко изучите некоторые программные и математические методы, лежащие в основе этих методов.
Уровень квалификации
Если вы знакомитесь с основными концепциями машинного обучения и хотите, чтобы опытная рука помогла вам превратить эти концепции в работающий код, этот курс для вас. Если у вас есть некоторые знания в области кодирования, но вы хотите увидеть, как Python может управлять базовыми моделями машинного обучения и практиковаться, этот курс для вас.
Требования к курсу
Продажник:
Скачать:
Programming Foundations of Classification and Regression LiveLessons (Machine Learning with Python for Everyone Series), Part 1
oreilly
Сессии с кодированием переходят от вводных концепций машинного обучения к конкретному коду.
Машинное обучение переходит от футуристических проектов искусственного интеллекта к анализу данных на вашем рабочем столе. Вам нужно не просто кивать в ходе обсуждения, а программировать задачи машинного обучения. В этих видеороликах показано, как превратить вводные концепции машинного обучения в конкретный код с помощью Python, scikit-learn и др.
Вы узнаете, как загружать и исследовать простые наборы данных; построить, обучить и выполнить базовую оценку обучения для нескольких моделей; сравнить использование ресурсов различных моделей в фрагментах кода и сценариях; и кратко изучите некоторые программные и математические методы, лежащие в основе этих методов.
Уровень квалификации
- Новичок
- Создавайте и применяйте простые модели классификации и регрессии
- Оценивайте эффективность обучения с помощью разделения обучения и тестирования
- Оценивайте эффективность обучения с помощью показателей, адаптированных для классификации и регрессии.
- Оцените использование ресурсов ваших моделей обучения
Если вы знакомитесь с основными концепциями машинного обучения и хотите, чтобы опытная рука помогла вам превратить эти концепции в работающий код, этот курс для вас. Если у вас есть некоторые знания в области кодирования, но вы хотите увидеть, как Python может управлять базовыми моделями машинного обучения и практиковаться, этот курс для вас.
Требования к курсу
- Базовое понимание программирования на Python (переменные, базовый поток управления, простые скрипты)
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
