01. Анализ данных. Знакомство с данными и подготовка их к последующему анализу |
||
|
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 |
2020-04-15 13:00 Анализ данных и машинное обучение 01. Анализ данных. Знакомство с данными и подготовка их к последующему анализу 02. Анализ данных. Построение модели классификации на основе "общих представлений" 03. Анализ данных. Привлечение алгоритмов линейной и полиномиальной регрессии и нейросети Перцептрон, нейронная сеть. Принцип обучения НС. Графическая интерпретация Visualize Back Propagation: (6) RProp and iRProp+ Orange: ExampleDistance & MDS How Deep Neural Networks Work Recurrent Neural Networks (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) Python Machine Learning Tutorial #4 - Saving Models & Plotting Data MSCI 723 Big Data Analytics Tut5: Cross validation, Hyper-Parameter Tuning and Learning Curves #MachineLearning@itmozg Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|