Learn Machine Learning Now PRO
50+
ჩამოტვირთვები
ყველა
info
ამ აპის შესახებ
ისწავლეთ მანქანური სწავლება Python-ით ყოვლისმომცველი სახელმძღვანელო მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის შესახებ Python-ით. ის მოქმედებს როგორც ნაბიჯ-ნაბიჯ სახელმძღვანელო და მითითება, რომელსაც კვლავ დაუბრუნდებით თქვენი მანქანური სწავლების სისტემების შექმნისას. ეს არის შესანიშნავი გზამკვლევი მანქანური სწავლისთვის Python-ით ინტელექტუალური ვებსა და მობილური აპლიკაციების შესაქმნელად. თუ ახალი დეველოპერი ხართ და ფიქრობთ ML-ის სწავლაზე, მაშინ ეს აპლიკაცია თქვენი საუკეთესო მეგობარი იქნება. მანქანათმცოდნეობა ძირითადად კომპიუტერული მეცნიერების დარგია, რომლის დახმარებით კომპიუტერულ სისტემებს შეუძლიათ მონაცემების გაგება ისე, როგორც ადამიანები.
ეს აპლიკაცია შეფუთულია მკაფიო ახსნა-განმარტებით, ვიზუალიზაციებითა და სამუშაო მაგალითებით. ეს აპლიკაცია სიღრმისეულად მოიცავს მანქანური სწავლების ყველა აუცილებელ ტექნიკას.
რას ისწავლით ამ აპლიკაციაში?
- დაეუფლეთ ჩარჩოებს, მოდელებსა და ტექნიკას, რომლებიც საშუალებას აძლევს მანქანებს „ისწავლონ“ მონაცემებიდან
- გამოიყენეთ scikit-learn მანქანური სწავლისთვის და TensorFlow ღრმა სწავლისთვის
- გამოიყენეთ მანქანათმცოდნეობა სურათების კლასიფიკაციაზე, განწყობის ანალიზზე, ინტელექტუალურ ვებ აპლიკაციებზე და სხვა
- შექმენით და მოამზადეთ ნერვული ქსელები, GAN-ები და სხვა მოდელები
- აღმოაჩინეთ საუკეთესო პრაქტიკა მოდელების შეფასებისა და დარეგულირებისთვის
- უწყვეტი მიზნობრივი შედეგების პროგნოზირება რეგრესიული ანალიზის გამოყენებით
- უფრო ღრმად იჭრება ტექსტური და სოციალური მედიის მონაცემები სენტიმენტალური ანალიზის გამოყენებით
თუ იცით პითონი და გსურთ გამოიყენოთ მანქანური სწავლება და ღრმა სწავლება, მაშინ ჩამოტვირთეთ ეს აპლიკაცია. გსურთ თუ არა ნულიდან დაწყება თუ თქვენი მანქანური სწავლების ცოდნის გაფართოება, ეს არის აუცილებელი რესურსი. დაწერილი დეველოპერებისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომლებსაც სურთ შექმნან პრაქტიკული მანქანური სწავლება და ღრმა სწავლის კოდი, ეს აპლიკაცია იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს ასწავლოს კომპიუტერებს, თუ როგორ ისწავლონ მონაცემებიდან. ეს აპლიკაცია ასევე გამოადგება კურსდამთავრებულებს, ასპირანტებს და მკვლევარ სტუდენტებს, რომლებსაც ან აქვთ ინტერესი ამ საგნის მიმართ, ან აქვთ ეს საგანი, როგორც მათი სასწავლო გეგმის ნაწილი.
ეს აპლიკაცია შეფუთულია მკაფიო ახსნა-განმარტებით, ვიზუალიზაციებითა და სამუშაო მაგალითებით. ეს აპლიკაცია სიღრმისეულად მოიცავს მანქანური სწავლების ყველა აუცილებელ ტექნიკას.
რას ისწავლით ამ აპლიკაციაში?
- დაეუფლეთ ჩარჩოებს, მოდელებსა და ტექნიკას, რომლებიც საშუალებას აძლევს მანქანებს „ისწავლონ“ მონაცემებიდან
- გამოიყენეთ scikit-learn მანქანური სწავლისთვის და TensorFlow ღრმა სწავლისთვის
- გამოიყენეთ მანქანათმცოდნეობა სურათების კლასიფიკაციაზე, განწყობის ანალიზზე, ინტელექტუალურ ვებ აპლიკაციებზე და სხვა
- შექმენით და მოამზადეთ ნერვული ქსელები, GAN-ები და სხვა მოდელები
- აღმოაჩინეთ საუკეთესო პრაქტიკა მოდელების შეფასებისა და დარეგულირებისთვის
- უწყვეტი მიზნობრივი შედეგების პროგნოზირება რეგრესიული ანალიზის გამოყენებით
- უფრო ღრმად იჭრება ტექსტური და სოციალური მედიის მონაცემები სენტიმენტალური ანალიზის გამოყენებით
თუ იცით პითონი და გსურთ გამოიყენოთ მანქანური სწავლება და ღრმა სწავლება, მაშინ ჩამოტვირთეთ ეს აპლიკაცია. გსურთ თუ არა ნულიდან დაწყება თუ თქვენი მანქანური სწავლების ცოდნის გაფართოება, ეს არის აუცილებელი რესურსი. დაწერილი დეველოპერებისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის, რომლებსაც სურთ შექმნან პრაქტიკული მანქანური სწავლება და ღრმა სწავლის კოდი, ეს აპლიკაცია იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს ასწავლოს კომპიუტერებს, თუ როგორ ისწავლონ მონაცემებიდან. ეს აპლიკაცია ასევე გამოადგება კურსდამთავრებულებს, ასპირანტებს და მკვლევარ სტუდენტებს, რომლებსაც ან აქვთ ინტერესი ამ საგნის მიმართ, ან აქვთ ეს საგანი, როგორც მათი სასწავლო გეგმის ნაწილი.
განახლდა:
უსაფრთხოება იწყება დეველოპერების მიერ თქვენი მონაცემების შეგროვებისა და გაზიარების წესების გაცნობით. მონაცემთა კონფიდენციალურობისა და უსაფრთხოების პრაქტიკები შეიძლება განსხვავდებოდეს თქვენი აპის ვერსიის, გამოყენების, რეგიონის და ასაკის მიხედვით. ეს ინფორმაცია მოწოდებულია დეველოპერის მიერ და შეიძლება დროთა განმავლობაში განახლდეს.
მონაცემები არ ზიარდება მესამე მხარეებთან
შეიტყვეთ მეტი დეველოპერების მიერ პუბლიკაციების გამოქვეყნების შესახებ
მონაცემები შეგროვებული არ არის
შეიტყვეთ მეტი დეველოპერების მიერ კოლექციის გამოქვეყნების შესახებ
რა არის ახალი
- Bug Fixes
