Введение в Data Science и машинное обучение [Часть первая] |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-05-14 20:00 00 - Data Science и ML. О курсе 01 - Data Science и ML. Детально о курсе 02 - Data Science и ML. Биг дэйта, дип машин лернинг, основные понятия 03 - Data Science и ML. Модель, нет, не супермодель, начнем с дерева 04 - Data Science и ML. Pandas, Dataframes, нет, панды тут ни при чем 05 - Data Science и ML. Фильтрация данных 06 - Data Science и ML. Группировка и агрегация, ничего, скоро привыкнем 07 - Data Science и ML. Визуализация, seaborn, почти также круто, как ggplot2 08 - Data Science и ML. Секретный гость 09 - Data Science и ML. Stepik ML contest - это еще что такое? Комментарии: |
|