Введение в Data Science и машинное обучение [Часть первая] |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ 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? Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|