Доступно

Машинное обучение с использованием программирования на Python [Суджиткумар М.А.] [Udemy]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 7 мар 2023.

Цена: 999р.-79%
Взнос: 200р.
62%

Основной список: 9 участников

Резервный список: 1 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 7 мар 2023
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Складчина: Машинное обучение с использованием программирования на Python [Суджиткумар М.А.] [Udemy]

    Изучите основные концепции машинного обучения и его алгоритмов, а также способы их реализации в Python 3.
    Machine Learning using Python Programming
    Авторы: Sujithkumar MA

    Английский
    Субтитры русский [авто]


    Чему вы научитесь

    • Алгоритмы и терминология машинного обучения
    • Искусственный интеллект
    • Библиотеки Python — Numpy, Pandas, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn
    Требования
    • Да, базовые знания Python приветствуются.
    Описание
    «Машинное обучение — это то, как машина с искусственным интеллектом учится, как человек»

    Добро пожаловать на курс по машинному обучению и его реализации с использованием Python 3. Как следует из названия, в этом курсе рекомендуется иметь базовые знания в Python 3, чтобы легко понять часть реализации, но это не обязательно.

    Этот курс содержит обширное содержание основных концепций ML, таких как его функции, шаги, связанные с созданием модели ML - предварительная обработка данных, точная настройка модели, переоснащение, недообучение, смещение, дисперсия, матрица путаницы и показатели производительности модели ML. Мы поймем важность многих методов предварительной обработки, таких как бинаризация, MinMaxScaler, Standard Scaler.

    Мы можем реализовать многие алгоритмы машинного обучения на Python, используя библиотеку scikit-learn, всего за несколько строк. Разве мы не можем? Тем не менее, это не поможет нам понять алгоритмы. Следовательно, в этом курсе мы сначала рассмотрим понимание математики и концепций, лежащих в основе алгоритмов, а затем реализуем то же самое на Python. Мы также визуализируем алгоритмы, чтобы сделать их более интересными. Алгоритмы, которые мы будем обсуждать в этом курсе:

    1. Линейная регрессия

    2. Логистическая регрессия

    3. Машины опорных векторов

    4. Классификатор КНН

    5. Регрессор КНН

    6. Дерево решений

    7. Классификатор случайного леса

    8. Наивный байесовский классификатор

    9. Кластеризация

    И так далее. Мы будем сравнивать результаты всех алгоритмов и делать хороший аналитический подход. Чего же ты ждешь?

    Для кого этот курс:
    • Начинающие Python-разработчики
    Скрытая ссылка
     
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      18 мар 2023
    2. true1
      true1 участвует.
      17 мар 2023
    3. skladchik.com
      Взнос составляет 100р.
      16 мар 2023
    4. skladchik.com
      Складчина активна.
      16 мар 2023

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      18 мар 2023
    2. skladchik.com
      Взнос составляет 100р.
      16 мар 2023
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      16 мар 2023
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 15.03.2023.
      13 мар 2023
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.