Модели машинного обучения используются для обработки больших объемов данных с целью выявления в них закономерностей. Для этого используются алгоритмы, которые сортируют данные, выявляют закономерности и используют эту информацию для принятия решений. Существует множество различных типов моделей машинного обучения, и эти модели используются в самых разных отраслях.
Contents
Лучший курс машинного обучения 2021 года
Машинное обучение – один из самых востребованных навыков в технологической отрасли, и этот курс даст вам навыки и знания для начала работы. Машинное обучение – это наука о создании компьютерных программ, которые могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и делать прогнозы. Этот курс начинается с изучения основ машинного обучения и статистики. Вы узнаете о классификации и регрессии, а также о том, как использовать машинное обучение для составления прогнозов и выявления закономерностей. Вы узнаете о самых популярных алгоритмах машинного обучения и получите опыт кодирования на языках Python и R. Этот курс даст вам знания и навыки, необходимые для начала работы в области машинного обучения и науки о данных.
Среди основных тем курса вы узнаете:
- Построение моделей Машинного обучения в Python
- Строим Нейронные Сети в Python
- Введение
- Ансамблирование в машинном обучении
- Основные понятия
- Основы Программирования на Python
- Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения
- Будущее Искусственного Интеллекта и завершение Теоретической части курса
- Основные задачи и методы Машинного обучения
Лучший полный курс по машинному обучению 2021 года
Этот курс научит вас ML от основ до современных исследований. Вы узнаете о самых популярных алгоритмах, их практическом применении и математической теории, лежащей в их основе. Вы будете программировать на Python, чтобы реализовать эти алгоритмы на практике.
Среди основных тем курса вы узнаете:
- Практикум: Сверточные нейросети
- Практикум: Решающие деревья и ансамбли бэггинга и бустинга
- Практикум: Ансамбль стекинга и финальное решение
- Практикум: Архитектуры нейронных сетей
- Практикум: Конкурентные модели регрессии
- Обучение нейросети
- Практикум: Логистическая регрессия и опорные векторы
- Практикум: Оптимизация памяти и обогащение данных
- Простые модели классификации
- Архитектуры сверточных нейросетей
Лучший курс Machine Learning Rapid 2021 года
Вы хотите понять, как работает Machine Learning в фоновом режиме? Все, что вам нужно – это несколько часов и этот курс! Этот курс проведет вас через основы концепций Machine Learning и покажет, как использовать самые популярные библиотеки с Python. Вы узнаете, как использовать наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения, такие как классификация и регрессия.
Среди основных тем курса вы узнаете:
- Часть 2. Линейное выделение факторов
- Линейные модели
- Часть 1. Процесс машинного обучения
- Практикум: Исследование ожидаемой продолжительности жизни
- Часть 3. Матричные подходы
- Практикум: Выделение факторов с помощью матриц
- Практикум: Стабилизация выделения факторов
- Решающие деревья и ансамбли
- Введение
- Часть 4. Нелинейные подходы
Лучший практический курс по машинному обучению 2021 года
Этот курс разработан как практическое введение в алгоритмы машинного обучения и язык программирования Python. Он предназначен для тех, кто уже умеет программировать и хочет изучить машинное обучение, а также для тех, кто хочет научиться программировать и хочет изучить машинное обучение. В рамках данного курса будут изучены основы машинного обучения, а также то, как применять эти концепции на практике с помощью языка программирования Python.
Среди основных тем курса вы узнаете:
- Введение
- Ансамбли
- Обучение с подкреплением
- Классическое обучение
- Нейросети и глубокое обучение
- Заключение
- Логистика курса
Лучший курс по машинному обучению для начинающих в 2024 году
Этот курс предназначен для новичков, которые хотят изучить Machine Learning с нуля. Курс научит студентов мыслить в терминах машинного обучения и охватит алгоритмы от линейной регрессии до нейронных сетей и новейших технологий глубокого обучения. Курс также позволит студентам получить практический опыт использования стандартных библиотек, таких как matplotlib, numpy и scikit-learn, для визуализации и изучения данных.
Среди основных тем курса вы узнаете:
- Практикум: Сверточные нейросети
- Обучение нейросети
- Архитектуры сверточных нейросетей
- Ансамбли машинного обучения
- Раздел 1. Процесс машинного обучения
- Практикум: нейросети для сегментации
- Метрики и модели
- Практикум: Архитектуры нейронных сетей
- Искусственные нейронные сети
- Раздел 2. Практикум: Распознавание формы облаков
Это определенно лучший курс Обучение машины для изучения в 2024 году.
Summary
Это определенно лучший курс Обучение машины для изучения в 2024 году.