Learn Machine Learning Now PRO
50+
deskarga
Adin guztietarako
info
Aplikazio honi buruz
Ikasi Machine Learning Python-ekin ikaskuntza automatikoari eta ikaskuntza sakonari buruzko gida osoa Python-ekin. Urratsez urratseko tutorial gisa funtzionatzen du eta zure makina ikasteko sistemak eraikitzen dituzun bitartean itzuliko zaren erreferentzia gisa funtzionatzen du. Hau Python-ekin Makina Ikaskuntzarako Gida Bikaina da Web Adimenduna eta Aplikazio Mugikorrak eraikitzeko. Garatzaile berria bazara eta ML ikastea pentsatzen baduzu, aplikazio hau zure lagunik onena izango da. Machine Learning, funtsean, informatikaren arloa da, zeinaren laguntzaz ordenagailu-sistemek datuei zentzua eman diezaieketen gizakiek egiten duten moduan.
Aplikazio hau azalpen, bistaratze eta lan-adibide argiz josia dago. Aplikazio honek makina ikasteko funtsezko teknika guztiak sakonki biltzen ditu.
Zer ikasiko duzu aplikazio honetan?
- Makinek datuetatik «ikas» ahalbidetzen duten esparruak, ereduak eta teknikak menperatzea
- Erabili scikit-learn ikaskuntza automatikorako eta TensorFlow ikaskuntza sakonerako
- Aplikatu ikaskuntza automatikoa irudien sailkapenean, sentimenduen analisian, web aplikazio adimendunetan eta abar
- Sare neuronalak, GANak eta beste eredu batzuk eraiki eta trebatu
- Ereduak ebaluatzeko eta sintonizatzeko praktika onak ezagutu
- Etengabeko xede-emaitzak aurreikustea erregresio-analisia erabiliz
- Sakontu testu eta sare sozialetako datuetan sentimenduen analisia erabiliz
Python batzuk ezagutzen badituzu eta ikaskuntza automatikoa eta ikaskuntza sakona erabili nahi badituzu, deskargatu aplikazio hau. Hutsetik hasi edo ikaskuntza automatikoaren ezagutza zabaldu nahi baduzu, ezinbesteko baliabidea da hau. Makina-ikaskuntza praktikoa eta ikaskuntza sakoneko kodea sortu nahi duten garatzaileentzat eta datu-zientzialarientzat idatzia, aplikazio hau aproposa da ordenagailuei datuetatik ikasten irakatsi nahi dien edonorentzat. Aplikazio hau irakasgai honetan interesa duten edo ikasgai hau curriculumean parte duten lizentziatu, graduondoko eta ikertzaileentzako ere erabilgarria izango da.
Aplikazio hau azalpen, bistaratze eta lan-adibide argiz josia dago. Aplikazio honek makina ikasteko funtsezko teknika guztiak sakonki biltzen ditu.
Zer ikasiko duzu aplikazio honetan?
- Makinek datuetatik «ikas» ahalbidetzen duten esparruak, ereduak eta teknikak menperatzea
- Erabili scikit-learn ikaskuntza automatikorako eta TensorFlow ikaskuntza sakonerako
- Aplikatu ikaskuntza automatikoa irudien sailkapenean, sentimenduen analisian, web aplikazio adimendunetan eta abar
- Sare neuronalak, GANak eta beste eredu batzuk eraiki eta trebatu
- Ereduak ebaluatzeko eta sintonizatzeko praktika onak ezagutu
- Etengabeko xede-emaitzak aurreikustea erregresio-analisia erabiliz
- Sakontu testu eta sare sozialetako datuetan sentimenduen analisia erabiliz
Python batzuk ezagutzen badituzu eta ikaskuntza automatikoa eta ikaskuntza sakona erabili nahi badituzu, deskargatu aplikazio hau. Hutsetik hasi edo ikaskuntza automatikoaren ezagutza zabaldu nahi baduzu, ezinbesteko baliabidea da hau. Makina-ikaskuntza praktikoa eta ikaskuntza sakoneko kodea sortu nahi duten garatzaileentzat eta datu-zientzialarientzat idatzia, aplikazio hau aproposa da ordenagailuei datuetatik ikasten irakatsi nahi dien edonorentzat. Aplikazio hau irakasgai honetan interesa duten edo ikasgai hau curriculumean parte duten lizentziatu, graduondoko eta ikertzaileentzako ere erabilgarria izango da.
Azken eguneratzea
Seguru egoteko, funtsezkoa da jakitea garatzaileek nola biltzen eta partekatzen dituzten zuri buruzko datuak. Baliteke datuen pribatutasunaren eta segurtasunaren inguruko jardunbideak aplikazioaren erabileraren, lurraldearen eta adinaren araberakoak izatea. Informazio hori garatzaileak eman du, eta baliteke aurrerago eguneratzea.
Ez da daturik partekatzen hirugarrenekin
Lortu informazio gehiago garatzaileek partekatutako datuak aitortzeko duten moduari buruz
Ez da daturik biltzen
Lortu informazio gehiago garatzaileek bildutako datuak aitortzeko duten moduari buruz
Berrikuntzak
- Bug Fixes
