Результаты поиска по запросу: [Stepik] Машинное обучение - Подготовка данных. Модуль 1 (Алексей Кожакин)

Данный курс является первым модулем из серии моих курсов по машинному обучению (ML). В этом курсе в качестве задачи будет рассматриваться прогнозирование в футбольной аналитике. Мы сосредоточимся на сборе данных, которые будут использоваться для прогнозирования в следующих модулях. Помимо сбора...

Python - Модуль 4 (ООП) "Программирование на Python: Модуль 4" предоставляет студентам углубленное понимание объектно-ориентированного программирования, наследования, обработки ошибок, а также навыки разработки проектов с использованием библиотек и машинного обучения на языке Python. Курс...

Python - Модуль 2 (Функции) Практический курс для освоения языка Python. Подойдет для первого ознакомления и позволяет получить основные практические навыки по темам: 1 Списки, множества, кортежи 2 Словари 3 Функции. Программа курса: Списки, кортежи, множества Введение Операторы списков...

Python - Модуль 3 (Библиотеки и файлы) Курс охватывает базовые концепции работы с модулями Python, основные операции с файлами различных форматов и основы работы с ресурсами Интернет, такими как HTTP запросы, парсинг HTML и работа с регулярными выражениями. В конце предусмотрены две части...

Курс направлен на изучение и практическое использование SQL-ориентированной BI-системы Metabase. На курсе разбирается локальное разворачивание, а также обучение основам BI-системы Metabase. Также в качестве бонуса предоставлены разборы практических заданий на использование множества операторов и...

Чтобы увидеть в больших объёмах данных закономерности, аналитик опирается на линейную алгебру, математический анализ и теорию вероятности. Если специалист не разбирается в этих направлениях — гипотезы и выводы будут неточными. Это как запустить ракету в космос, не зная траекторию полёта. Мы...

Чему вы научитесь Внедрите в свою работу системы логирования, на примере ClearML Разберётесь как писать меньше рутинного кода с помощью PyTorch Lightning Попрактикуетесь превращать ноутбуки в продакшен код Соберёте свои пайплайны на основе мощной связки ClearML + PyTorch Lightning Компенсируете...

Машинное обучение. Учебное пособие для вузов (Алексей Владимирович Платонов) Учебное пособие содержит введение в методы автоматического извлечения или порождения знаний с помощью машинного обучения. Это сравнительно молодое, но перспективное направление в области искусственного интеллекта...

В этом курсе вы научитесь готовить качественные, емкие и стильные графики и диаграммы на основе данных в Microsoft Excel Чему вы научитесь Создание графиков и диаграмм. Изменение диапазона данных Форматирование графиков и диаграмм: оси, легенда, подписи и другие элементы Использование простых...

Курс познакомит вас со сферой Data Science. Вы узнаете чем занимается специалист в данной области, какие задачи решает и какие он применяет инструменты в своей работе. Мы с вами попробуем представить себя в роли Data Scietist и на практике на простых задачах попробовать обучить свои первые...

Машинное обучение: Метрики качества классификации и регрессии Одним из основных требований к датасаентисту является – хорошее знание метрик качества оценки моделей машинного обучения. Обучить модель и сделать предсказания – это важный момент, но не менее важным является способность правильно...

Этот пакет из 3 курсов содержит более 70 часов качественных видео-лекций! С домашними заданиями, решениями для домашних заданий. С возможностью скачивать материалы курса. А также поддержкой преподавателя, если у Вас возникнут какие-либо вопросы! В курсе по Python Вы освоите следующие темы...

О книге: Собеседования по проектированию систем машинного обучения — самые сложные. Если нужно подготовиться к такому, книга создана специально для вас. Также она поможет всем, кто интересуется проектированием систем МО, будь то новички или опытные инженеры. Что внутри? • О чем на самом деле...

Модуль 1. Определение фазы рынка -Что такое тренд? -Что такое флет? -Модель определения тренда -Модель определения флета -Выход из флета -Окончание тренда -Свечные паттерны -Работа с активными сессиями

Автор: Флах Петер Дата выхода: март 2015 года Объем, стр.: 400 ISBN: 978-5-97060-273-7 Формат: PDF Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных Перед вами один из самых интересных учебников по машинному обучению – разделу искусственного интеллекта, изучающего...

Машинное обучение: Кросс-валидация и оптимизация гиперпараметров Этот курс охватывает ключевые методы и инструменты кросс-валидации и оптимизации гиперпараметров моделей машинного обучения, используя инструменты библиотеки Scikit-learn. В рамках курса рассматриваются различные стратегии...

Книга рассказывает о продвинутых приёмах машинного обучения и науки о данных (data science) на основе задач, решаемых на всемирно известной платформе Kaggle. Показано (в том числе на примере увлекательных интервью с Kaggle-гроссмейстерами), как устроена платформа Kaggle и проводимые на ней...

О курсе В курсе в простой форме рассказывается теория проектирования баз данных, а также даются практические инструменты на примере учебной базы данных автосалона. В ходе небольшой серии уроков рассматриваются варианты логического и концептуального проектирования, нормализация базы до формы 4НФ...

Python и машинное обучение: машинное и глубокое обучение с использованием Python, scikit-learn и TensorFlow С помощью 2-го издания бестселлера Себастьяна Рашки - книгой «Python и машинное обучение», Вы освоите и сможете использовать передовые технологии машинного обучения, нейронных сетей и...

Неделя 1 — Введение в Python и начало работы с данными — Изучаем особенности языка Python — Учимся работать с условными операторами, циклами и функциями — Знакомимся с внешними библиотеками Неделя 2 — Исследовательский анализ данных — Знакомимся с библиотекой Pandas — Анализируем таблицы с...