
- Категории
- Источники
- Все курсы
- Разделы
- Книги
-
Машинное обучение (ML) - это ключевое направление искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам обучаться на данных и принимать решения без явного программирования. В этой категории вы познакомитесь с основами ML, различными алгоритмами (линейная регрессия, деревья решений, градиентный бустинг), методами обучения (с учителем, без учителя, с подкреплением) и инструментами (Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch).
Вы научитесь анализировать данные, строить модели и применять их в реальных задачах - от предсказания трендов до автоматизации процессов.
Вы когда-нибудь слышали выражение «подготовка и очистка данных»? Это, пожалуй, самая важная часть всего процесса машинного обучения. Данные из реального мира зачастую «грязные» - они могут содержать ошибки, пропуски, дубликаты и выбросы, что приводит к искажениям, проблемам и сбоям в работе моделей. Именно поэтому крайне важно, чтобы данные были очищены и готовы к анализу.
Изучите обратное распространение ошибки и градиентный спуск, написав простую нейронную сеть с нуля на Python - без библиотек, только основы. Идеально подходит для будущих инженеров по машинному обучению, специалистов по данным и AI-разработчиков.
Живой, интерактивный курс, который научит тебя с нуля проектировать, создавать и внедрять готовые к эксплуатации ML-системы - без воды и академического занудства.Этот курс - для тех, кто хочет решать реальные задачи с помощью ИИ и машинного обучения. Большинство курсов по ML скучны, чересчур академичны и не учат тому, как доводить продукт до реального запуска.А этот курс — другой. Это практическая, честная, максимально прикладная программа, котор
Предиктивная аналитика и машинное обучение - это курс, который поможет вам освоить ключевые концепции и практические навыки в области прогнозирования данных и машинного обучения. Присоединяйтесь к курсу, чтобы освоить инструменты предиктивной аналитики и машинного обучения, которые помогут вам стать профессионалом в своей области.
Продвиньтесь в карьере машинного обучения с уверенностью. Освойте ключевые основы ML, которые востребованы работодателями, и получите навыки, необходимые для решения реальных задач. Начните строить успешное будущее в сфере технологий уже сегодня!
К концу этого курса разработчики получат более глубокое понимание машинного обучения, узнают о текущих возможностях JavaScript и создадут три проекта, исследуя функции TensorFlow.js.
Искусственный интеллект - это уже наше настоящее, с которым мы соприкасаемся каждый день, будь то при поиске в интернете, покупках онлайн, просматривании видео и изображений в социальных сетях, и даже вождении автомобиля. ИИ применяется и в более коммерческих областях и там, где от этого зависят жизни людей, а именно, в медицине, при прогнозировании продаж, космической сфере и строительстве.Раз уж мы окружены технологиями ИИ повсюд
ВЫ УЗНАЕТЕ:7-шаговую методику для решения любых вопросов на собеседованиях по проектированию системы машинного обучения.То, что настоящие интервьюеры ищут и почему.10 реальных вопросов на собеседованиях по проектированию систем машинного обучения с подробными решениями.211 диаграмм, которые наглядно объясняют, как работают различные системы.
ML-инженер - это специалист, который находится на стыке анализа данных и разработки. Он должен уметь писать код, строить математические модели и понимать потребности бизнеса.Мы составили программу курса таким образом, чтобы любой желающий без сильной математической подготовки смог разобраться со всеми этапами работы: от сбора данных и применения классических алгоритмов до обучения нейросетей и проведения A/B-тестов.И
Добро пожаловать на самый продаваемый курс по квантовым вычислениям на платформе Udemy!Квантовые вычисления - это следующая волна в индустрии программного обеспечения. Квантовые компьютеры экспоненциально быстрее классических компьютеров сегодняшнего дня. Проблемы, которые ранее считались слишком сложными для решения компьютерами, такие как моделирование складывания белков в биологических системах и взлом RSA-шифрования, теперь возможны благодаря