Библиотека Python разработчика | Книги по питону

Курс «Основы искусственного интеллекта» - Python, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных

Узнайте о машинном обучении и искусственном интеллекте с помощью этого комплексного 11-часового курса от LunarTech_ai. Это не просто краткий курс. Курс охватывает все - от фундаментальных концепций до продвинутых алгоритмов, дополненных реальными примерами из практики рекомендательных систем и предиктивной аналитики. Этот курс выходит за рамки теории, предоставляя практический опыт внедрения, рекомендации по карьерному росту и отличные идеи от профессионалов отрасли. В курс также входит руководство по построению карьеры в области науки о данных, запуску стартапа и подготовке к собеседованиям.

00:00 Introduction
00:00:02 Machine Learning Roadmap for 2024
00:49:53 ML Basics (Supervised vs. Unsupervised, Regression vs. Classification)
01:05:10 Machine Learning Bias-Variance Trade-off
01:12:22 Machine Learning Overfitting Regularization
01:41:11 Machine Learning Linear Regression Model
01:48:15 Machine Learning Linear Regression Model As a Prediction Model
02:04:41 Top 10 Machine Learning Algorithms
03:50:28 Data Analysis : Superstore Data Analytics Project
05:11:29 Machine Learning Linear Regression Case Study
07:11:16 MLOps: Movie recommendation system.
07:49:52 Workshop: How to Become a Data Scientist With No Experience
08:59:38 Workshop: How to Build A Startup
09:26:21 Machine Learning Interview Prep

https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg

👉@BookPython

www.tg-me.com/us/Библиотека Python разработчика/com.BookPython/3417

2.6K viewsedited  Dec 17, 2024 at 20:58

Курс «Основы искусственного интеллекта» - Python, машинное обучение, глубокое обучение, наука о данных

Узнайте о машинном обучении и искусственном интеллекте с помощью этого комплексного 11-часового курса от LunarTech_ai. Это не просто краткий курс. Курс охватывает все - от фундаментальных концепций до продвинутых алгоритмов, дополненных реальными примерами из практики рекомендательных систем и предиктивной аналитики. Этот курс выходит за рамки теории, предоставляя практический опыт внедрения, рекомендации по карьерному росту и отличные идеи от профессионалов отрасли. В курс также входит руководство по построению карьеры в области науки о данных, запуску стартапа и подготовке к собеседованиям.

00:00 Introduction
00:00:02 Machine Learning Roadmap for 2024
00:49:53 ML Basics (Supervised vs. Unsupervised, Regression vs. Classification)
01:05:10 Machine Learning Bias-Variance Trade-off
01:12:22 Machine Learning Overfitting Regularization
01:41:11 Machine Learning Linear Regression Model
01:48:15 Machine Learning Linear Regression Model As a Prediction Model
02:04:41 Top 10 Machine Learning Algorithms
03:50:28 Data Analysis : Superstore Data Analytics Project
05:11:29 Machine Learning Linear Regression Case Study
07:11:16 MLOps: Movie recommendation system.
07:49:52 Workshop: How to Become a Data Scientist With No Experience
08:59:38 Workshop: How to Build A Startup
09:26:21 Machine Learning Interview Prep

https://www.youtube.com/watch?v=0oyDqO8PjIg

👉@BookPython

BY Библиотека Python разработчика | Книги по питону