bart
PRO
- Сообщения
- 52.242
- Реакции
- 28.428
Машинное обучение, глубокое обучение и байесовское обучение
Machine Learning, Deep Learning and Bayesian Learning
udemy
Это курс по машинному обучению, глубокому обучению (Tensorflow + PyTorch) и байесовскому обучению (да, все 3 темы в одном месте!!!). Да ОБА Pytorch и Tensorflow для глубокого обучения.
Мы начнем с анализа данных с помощью pandas и реализации некоторых алгоритмов с нуля с помощью Numpy. Эти алгоритмы включают линейную регрессию, деревья классификации и регрессии (CART), случайный лес и деревья с градиентным усилением.
Мы начинаем использовать TensorFlow для наших уроков глубокого обучения. Это будет включать сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Для более продвинутых уроков глубокого обучения мы используем PyTorch с PyTorch Lightning.
Мы фокусируемся как на программировании, так и на математическом/статистическом аспекте этого курса. Это делается для того, чтобы вы были готовы к этим теоретическим вопросам на собеседованиях и в то же время могли применять машинное обучение на практике.
Некоторые из других ключевых областей машинного обучения, которые мы обсуждаем, включают обучение без учителя, анализ временных рядов и обработку естественного языка. Scikit-learn — важный инструмент, который мы используем на протяжении всего курса.
Мы тратим довольно много времени на разработку функций и следим за тем, чтобы наши модели не перестраивались. Диагностика моделей машинного обучения (и глубокого обучения) путем разделения на обучение и тестирование, а также просмотр правильной метрики может иметь огромное значение.
Я хотел бы подчеркнуть, что мы говорим о развертывании машинного обучения, поскольку это тема, о которой редко говорят. Ключом к тому, чтобы быть хорошим специалистом по данным, является наличие модели, которая не разрушается в процессе производства.
Я надеюсь, что вам понравится этот курс, и, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне за дополнительной информацией.
Для кого этот курс:
Продажник:
Скачать:
Machine Learning, Deep Learning and Bayesian Learning
udemy
Это курс по машинному обучению, глубокому обучению (Tensorflow + PyTorch) и байесовскому обучению (да, все 3 темы в одном месте!!!). Да ОБА Pytorch и Tensorflow для глубокого обучения.
Мы начнем с анализа данных с помощью pandas и реализации некоторых алгоритмов с нуля с помощью Numpy. Эти алгоритмы включают линейную регрессию, деревья классификации и регрессии (CART), случайный лес и деревья с градиентным усилением.
Мы начинаем использовать TensorFlow для наших уроков глубокого обучения. Это будет включать сети с прямой связью, сверточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN). Для более продвинутых уроков глубокого обучения мы используем PyTorch с PyTorch Lightning.
Мы фокусируемся как на программировании, так и на математическом/статистическом аспекте этого курса. Это делается для того, чтобы вы были готовы к этим теоретическим вопросам на собеседованиях и в то же время могли применять машинное обучение на практике.
Некоторые из других ключевых областей машинного обучения, которые мы обсуждаем, включают обучение без учителя, анализ временных рядов и обработку естественного языка. Scikit-learn — важный инструмент, который мы используем на протяжении всего курса.
Мы тратим довольно много времени на разработку функций и следим за тем, чтобы наши модели не перестраивались. Диагностика моделей машинного обучения (и глубокого обучения) путем разделения на обучение и тестирование, а также просмотр правильной метрики может иметь огромное значение.
Я хотел бы подчеркнуть, что мы говорим о развертывании машинного обучения, поскольку это тема, о которой редко говорят. Ключом к тому, чтобы быть хорошим специалистом по данным, является наличие модели, которая не разрушается в процессе производства.
Я надеюсь, что вам понравится этот курс, и, пожалуйста, не стесняйтесь обращаться ко мне за дополнительной информацией.
Для кого этот курс:
- Всем, кто интересуется машинным обучением.
- Желание учиться
Продажник:
Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Качать без ограничений Купить доступ к 1 теме
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
