Машинное обучение

Освойте основы Python в этом практическом курсе, разработанном для начинающих. Изучайте важные концепции, такие как типы данных, управляющие структуры, функции, модули и структуры данных, с помощью интерактивных лабораторных работ и практических задач. Идеально подходит для тех, кто начинает свой путь в программировании на Python.

Обучение с учителем. Если вы слышите или читаете этот термин впервые, то может быть совсем непонятно, что он означает. Не беспокойтесь. В этом практическом занятии вы получите всестороннее понимание обучения с учителем; а в следующей главе эксперимента вы научитесь использовать обучение с учителем для выполнения прогнозирования данных.

В рамках этого курса мы продолжим изучать еще одно важное применение обучения с учителем - решение задач классификации. В следующих уроках вы познакомитесь с: логистической регрессией, алгоритмом k-ближайших соседей, наивным Байесовским классификатором, методом опорных векторов, перцептроном и искусственной нейронной сетью, решающими деревьями и случайными лесами, а также методами бэггинга и бустинга. Курс начнется с принципов работы каждого из этих методов. Вам предстоит полностью понять реализацию

В этом курсе вы полностью поймете ненадзорное обучение и научитесь использовать его для кластеризации данных.

В этом курсе вы научитесь основным концепциям глубокого обучения, включая базовые принципы нейронных сетей, базовые принципы TensorFlow, Keras и PyTorch, а также базовые принципы линейной регрессии, логистической регрессии и многослойных нейронных сетей. Вы также узнаете, как использовать TensorFlow, Keras и PyTorch для построения модели линейной регрессии, модели логистической регрессии и модели многослойной нейронной сети.

В этом курсе мы научимся использовать scikit-learn для создания предиктивных моделей на основе данных. Мы рассмотрим основные концепции машинного обучения и узнаем, как использовать scikit-learn для решения задач обучения с учителем и обучения без учителя. Мы также научимся оценивать модели, настраивать параметры и избегать распространенных ошибок. Мы будем разбирать примеры задач машинного обучения с использованием реальных наборов данных.

В этом курсе вы узнаете основные концепции и синтаксис TensorFlow 2, а также научитесь использовать TensorFlow 2 для реализации алгоритмов глубокого обучения.

В этом курсе вы научитесь основам OpenCV. Вы узнаете, как считывать, записывать и отображать изображения и видео. Также вы научитесь рисовать различные фигуры на изображениях и видео.

В этом курсе содержится множество лабораторных работ по машинному обучению. Каждая лабораторная работа представляет собой небольшой проект по машинному обучению с подробными инструкциями и решениями. Вы можете практиковать свои навыки в области машинного обучения, выполняя эти лабораторные работы, улучшить свои навыки программирования и научиться писать чистый и эффективный код.

В этом курсе содержится множество задач по машинному обучению. Каждая задача представляет собой небольшой проект по машинному обучению с подробными инструкциями и решениями. Вы можете практиковать свои навыки машинного обучения, решая эти задачи, улучшить свои навыки решения проблем и научиться писать чистый и эффективный код.