Результаты поиска по запросу: Машинное обучение: выделение факторов на Python (Центр digital-профессий ITtensive)

Чему вы научитесь Процесс и модель машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/L2 регуляризация Решающие деревья и ансамбли стекинга Корреляция и взаимная информация Метод главных компонент (PCA) Сингулярное разложение (SVD) Анализ независимых компонент (ICA)...

Чему вы научитесь Распознавание чисел и букв на фотографиях Использование нейронных сетей на реальных данных Обработка и коррекция изображений Искусственные нейронные сети: слои, веса, обучение Модели нейронных сетей Keras/TensorFlow Использование LeNet, AlexNet, VGG и ResNet для распознавания...

Чему вы научитесь Задачи и процесс машинного обучения Данные для машинного обучения Особенности обучение моделей Экспорт и импорт результатов машинного обучения Метод максимального правдоподобия Линейная регрессия и регуляризация Среднеквадратичная ошибка и другие метрики Полиномиальная и...

Изучим регрессию, автокорреляция и рекуррентные нейросети для работы с временными рядами Чему вы научитесь: Теория временных рядов Описание тенденций временного ряда Прогнозирование временного ряда Линейная и нелинейная регрессия ARMA, ARIMA, SARIMA(X) ADL и VAR RNN, LSTM и GRU BiLSTM...

Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности Описание Большой практический курс по всем аспектам машинного обучения на Python в решении задач соревнования Kaggle. Курс состоит из 3 больших частей...

Чему вы научитесь: Синтаксис SQL и типы данных Структура и создание таблиц в базе данных Полнотекстовый поиск Группировка данных и агрегирующие функции Проектирование баз данных и нормальные формы Базовые операции со строками и столбцами Индексы, ограничения и ключи в таблицах Сложные...

Чему вы научитесь Расчет простых и сложных процентов Расчет дифференцированных и аннуитетных платежей Переплата и погашение кредита Расчет амортизации Внутренняя ставка доходности и приведенная стоимость денег Анализ акций и облигаций Вероятности и распределения Персентили и доверительные...

Чему вы научитесь Структура регулярного выражения Шаблоны символов и позиций "Жадные" и "ленивые" квантификаторы Скобочные группы и перечисления Модуль re: match, fiinditer, split, sub Сложные шаблоны позиций Аббревиатуры и повторы Конечные автоматы Описание На этом курсе вы освоите работу со...

Научиться работать с API, JSON, XML, HTML и SQL Описание Изучим получение данных в Python, используя библиотеку requests API и форматы JSON и XML (включая SOAP). Научимся работать с неструктурированными данными в HTML, собирать их и преобразовывать в фреймы данных. Научимся собирать данные...

Описание книги: Книга поможет осознанно и эффективно работать с моделями машинного обучения. Дано введение в интерпретацию машинного обучения: раскрыты важность темы, ее ключевые понятия и проблемы. Рассмотрены методы интерпретации: модельно-агностические, якорные и контрфактические, для...

Чему вы научитесь Мастер машинного обучения на Python Сделайте мощный анализ Делайте точные прогнозы Создавайте надежные модели машинного обучения Используйте машинное обучение в личных целях Создайте армию мощных моделей машинного обучения и узнайте, как комбинировать их для решения любой...

Кому будет полезен курс Ученикам 7-11 классов уже изучавших программирование и интересующихся областью машинного обучения. Какие знания дает курс Программирование на Python Обработка данных Знание основных алгоритмов машинного обучения Знание библиотек для построения моделей машинного обучения...

Machine Learning using Python Programming Изучите основные концепции машинного обучения и его алгоритмов, а также способы их реализации в Python 3. Чему вы научитесь: Алгоритмы и терминология машинного обучения Искусственный интеллект Библиотеки Python — Numpy, Pandas, Scikit-learn...

Искусственный интеллект - это мощный инструмент в руках современного архитектора, разработчика и аналитика. Облачные технологии - ваш путь к укрощению искусственного интеллекта. Тщательно изучив эту незаменимую книгу от Ноя Гифта, легендарного эксперта по языку Python, вы легко научитесь писать...

В этой книге мы расскажем вам об основных понятиях Искусственного интеллекта и Машинного обучения. Вы познакомитесь с основными алгоритмами и моделями, использующимися для решения абсолютно разных задач. Мы научимся предсказывать цены на квартиры, ВВП стран, распределим цветы на разные классы и...

Практическое руководство по использованию Python для решения задач машинного обучения. В книге подробно рассмотрены ключевые концепции, методы и инструменты, которые необходимы для построения эффективных моделей и работы с различными типами данных. Читатели узнают, как подготовить данные...

О книге: По мнению многих отраслевых экспертов, обучение без учителя — передовой рубеж технологий искусственного интеллекта (ИИ) и, возможно, ключ к созданию сильного ИИ. Поскольку подавляющая часть накопленных в мире данных не размечена, к ним нельзя применять традиционное обучение с учителем...

Здравствуйте, друзья! Добро пожаловать в раздел "Машинное обучение: Обработка естественного языка на Python (версия 2). Это обширный курс "4 в 1", включающий в себя: Векторные модели и методы предварительной обработки текста Вероятностные модели и марковские модели Методы машинного обучения...

Главная задача настоящей книги состоит в том, чтобы предоставить способы применения мощных методов машинного обучения с открытым исходным кодом в крупномасштабных проектах без привлечения дорогостоящих корпоративных решений или больших вычислительных кластеров. Описаны масштабируемое обучение в...

Книга содержит около 200 рецептов решения практических задач машинного обучения, таких как загрузка и обработка текстовых или числовых данных, отбор модели, уменьшение размерности и многие другие. Рассмотрена работа с языком Python и его библиотеками, в том числе pandas и scikit-learn. Решения...