Закрыто

[Специалист] Python для машинного обучения, 2019

Тема в разделе "Курсы по программированию"

Цена:
27990 руб
Взнос:
268 руб
Организатор:
Рамос47

Список участников складчины:

1. Рамос47 2. Amid_73 3. m009 4. First_Art 5. Taker987 6. coinakun485
  1. Рамос47 Организатор складчин

    [Специалист] Python для машинного обучения, 2019

    [​IMG]


    Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения.
    Изучаются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования.
    • Курс рассматривает методы и библиотеки, основанные на языке Python и предназначенные для машинного обучения.
    • Курс основан на опыте практического применения библиотек машинного обучения.
    • Курс включает в себя не только практическую, но и теоретическую часть, и таким образом не сводится к простому «сборнику рецептов».
    • Курс читается на базе ОС Linux. Обучение проводится на примере популярнейшего дистрибутива Ubuntu. Однако большинство технологий, изучаемых на курсе, могут применяться и на базе Windows.
    Курс авторизован Postgres Professional.

    Содержание
    Модуль 1. Постановка задачи машинного обучения

    • Три типа машинного обучения.
    • Схема построения систем машинного обучения.
    • Необходимый инструментарий.
    Модуль 2. Обучение с учителем. Задача классификации
    • Понятие нейронной сети.
    • Персептрон. Определение, реализация и обучение.
    • Адаптивный линейный нейрон. Определение, реализация и обучение.
    • Метод градиентного спуска.
    Модуль 3. Библиотека scikit-learn, ее основные возможности
    • Обучение персептрона.
    • Метод логистической регрессии.
    • Метод опорных векторов.
    • Метод k ближайших соседей.
    Модуль 4. Обучение с учителем. Задача регрессии
    • Обучение с учителем. Задача регрессии.
    • Линейная регрессия.
    • Метод наименьших квадратов.
    • Метод градиентного спуска.
    • Оценка качества регрессионной модели.
    • Основы нелинейной регрессии
    Модуль 5. Обучение без учителя. Кластерный анализ
    • Метод k средних
    Модуль 6. Основы глубокого обучения
    • Многослойная нейронная сеть.
    • Применение библиотеки TensorFlow для обучения нейронной сети.

    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
  2. Похожие складчины
    Загрузка...
  3. Avraam1809 Должник
    Пишем крутые программы с современным графическим интерфейсом
    [Udemy] PyQt5 Python - Разработка графических интерфейсов (GUI) (Никита Хохлов Викторович)
    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
    Avraam1809,
  4. SandraW Организатор складчин
    _Smoke [Skillbox] Профессия Инженер по тестированию 2022

    Тестировщик в буквальном смысле проводит краш-тесты программных продуктов.
    Он продумывает, что и где может сломаться, прогнозирует сбои и находит ошибки в приложениях, сайтах и программах, чтобы продукт вышел работоспособным.
    Тестировщик должен всеми способами испытать надёжность и удобство сервиса на этапе разработки.

    Вы освоите одну из самых востребованных IT-профессий под руководством личного наставника и начнёте зарабатывать ещё до завершения курса.
    Опыт программирования не нужен.
    Скрытый текст. Доступен только зарегистрированным пользователям.Нажмите, чтобы раскрыть...
     
    SandraW,
Наверх