Программы, авторы и условия обучения — для сравнения перед покупкой.
Результаты поиска…
Найдено: 29912
Сбросить фильтры ×Программирование и IT, Искусственный интеллект, Разработка и программирование, Творчество и хобби, Рисование и искусство
Этот курс — ваш первый шаг в мир искусственного интеллекта. За 3 модуля вы освоите фундаментальные концепции машинного обучения, научитесь работать с данными и познакомитесь с простыми, но мощными алгоритмами, которые лежат в основе современных ML-решений.
Программирование и IT, Искусственный интеллект
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 данных, мы также примени
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Разработка и программирование
Этот курс по машинному обучению — понятное и системное введение в одну из самых востребованных областей современной IT-индустрии. Он подойдёт тем, кто хочет разобраться, как компьютеры учатся на данных, находят закономерности и принимают решения без жёстко заданных правил. В ходе курса вы познакомитесь с основными типа
Программирование и IT, Разработка и программирование, Образование и наука, Педагогика, Искусственный интеллект
Курс по машинному обучению без учителя на Python для аналитиков и Data Scientist: кластеризация (K-Means, DBSCAN, иерархическая, GMM), выбор числа кластеров по локтю и силуэту, снижение размерности (PCA, t-SNE, UMAP), поиск аномалий (z-score, IQR, Isolation Forest, LOF), ассоциативные правила и Apriori, рекомендательны
Программирование и IT, Искусственный интеллект
Курс "Машинное обучение в задачах классификации" предназначен для всех, кто хочет изучить основы и применение методов машинного обучения в задачах классификации данных.
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Разработка и программирование, Аналитика и данные
50+ часов видео-лекций и много практических заданий! 👍 Победитель Stepik Awards в номинации "Прорыв года"! 🏆 Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по Машинному Обучению в Python! Библиотеки NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn и многое другое.🔥 Оперативная поддержка автора!🔥 Почит
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Разработка и программирование, Образование и наука, Математика и естественные науки
Полный практический курс по машинному обучению для тех, кто только начинает. От базовой математики и Python — к классическим алгоритмам, нейросетям и ML в продакшене. Теория, примеры, разбор реальных кейсов, тесты.
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Бизнес и управление, Менеджмент и управление командами, Творчество и хобби, Рисование и искусство
Курс по машинному обучению для руководителей — это выжимка знаний и практического опыта. Вы узнаете: когда следует применять машинное обучение, какие виды машинного обучения бывают, как организовать проект, о каких нюансах принятия решения при внедрении искусственного интеллекта в практическую деятельность важно помнит
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Разработка и программирование
🔥Подробное изучение ключевых (базовых и продвинутых) алгоритмов машинного обучения с использованием библиотек scikit-learn, XGBoost, CatBoost, LightGBM и не только. Курс полностью текстовый, включает теорию и практику.
Программирование и IT, Разработка и программирование, Искусственный интеллект
Курс «Машинное обучение с нуля: от теории к практике на Python» познакомит вас с основами машинного обучения и практическими навыками работы с данными на Python. Вы научитесь обрабатывать и визуализировать данные, строить и оценивать модели регрессии, классификации и кластеризации, а также реализовывать полный цикл ML-
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Образование и наука, Педагогика, Иностранные языки, Другие иностранные языки
Курс по машинному обучению с учителем для аналитиков и Data Scientist: разделение выборки, утечки, метрики качества, регуляризация, валидация и подбор гиперпараметров. С практикой в браузере.
Программирование и IT, Искусственный интеллект, Образование и наука, Математика и естественные науки
Этот курс — всеобъемлющее и последовательное руководство по машинному обучению, охватывающее как теоретические основы, так и практические аспекты построения, оценки и внедрения моделей. От математики и обработки данных до нейросетей, временных рядов и деплоймента — вы получите полноценный путь к пониманию и применению
