
- 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.
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
Hard ML - это не стандартный курс по машинному обучению. Моя команда не стала ограничиваться одним лишь обучением моделей и решила охватить абсолютно все этапы работы ML-инженера. Вы научитесь самостоятельно собирать и размечать данные, строить пайплайны их поставки, деплоить приложения, настраивать мониторинги и оценивать эффективность алгоритмов.Вы получите максимально глубокое погружение в задачи, с которыми сталкивается современный бизнес. Ка
Машинное обучение и искусственный интеллект (AI) повсюду; если вы хотите узнать, как компании, такие как Google, Amazon и даже Udemy извлекают значение и инсайты из массовых наборов данных, этот курс по науке о данных даст вам необходимые основы. Data Scientist является одной из самых высокооплачиваемых профессий, средняя зарплата составляет $120,000 в соответствии с Glassdoor и Indeed. Это только средняя зарплата! И дело здесь не только в деньга
Математика составляет основу науки о данных и машинного обучения. Таким образом, чтобы стать лучшим специалистом по данным, вы должны иметь практическое понимание наиболее актуальной математики. Начать заниматься наукой о данных легко благодаря высокоуровневым библиотекам Scikit-learn и Keras. Понимание математики, лежащей в основе алгоритмов этих библиотек, открывает перед вами бесконечное количество возможностей. От выявления проблем моделирова