Analytics Vidhya for iPhone

apibūdinimas

„Analytics Vidhya“ yra didžiausia Indijos ir antra pagal dydį duomenų mokslo bendruomenė pasaulyje.

Siekiame padėti jums interaktyviausiu būdu išmokti duomenų mokslo, mašininio mokymosi, gilaus mokymosi, didelių duomenų ir dirbtinio intelekto (AI) sąvokų nuo pagrindų iki labai pažengusio lygio.

Programa „Analytics Vidhya“ teikia aukštos kokybės mokymosi išteklius duomenų mokslo specialistams, duomenų inžinieriams ir studentams, norintiems studijuoti duomenų mokslą ir mašininio mokymosi algoritmus kartu su kodais.

Kai kurie populiarūs programos įrašai

Išsamus mokymosi kelias giliam mokymuisi 2019 m

Galutinis mokymosi kelias tapti duomenų mokslininku ir mašininio mokymosi meistru 2019 m.

Išsami mokymo programa, skirta mokytis duomenų mokslo naudojant Python nuo nulio

Mašininio mokymosi algoritmų pagrindai (su Python ir R kodais)

Įvadas į neuroninių tinklų diegimą naudojant TensorFlow

Išsamus „Python“ mokymosi pradžios vadovas

„Ace Data Science“ interviu patarimai ir gudrybės

7 regresijos metodų tipai, kuriuos turėtumėte žinoti!

Išsami pamoka apie Ridge ir Lasso regresiją Python

Gilaus mokymosi pamoka, skirta apskaičiuoti aktorių ekrano laiką bet kuriame vaizdo įraše (su Python kodais)

Išsamus įvadas į Apache Spark, RDD ir duomenų rėmelius (naudojant PySpark)

Paprastas įvadas į veido atpažinimą (su Python kodais)

30 klausimų, kad patikrintumėte savo supratimą apie logistinę regresiją

Išsami pamoka apie medžiu pagrįstą modeliavimą nuo nulio naudojant R & Python

Išsamiausias duomenų mokslo mokymosi planas

6 paprasti žingsniai, norint išmokti naivumo Bayes algoritmą (su kodais Python ir R)

28 populiariausių mašininio mokymosi, duomenų mokslo, tikimybių, SQL ir didelių duomenų apgaulės lapų

Kelių etikečių klasifikavimo problemų sprendimas (įtraukta atvejų analizė)

Palaikymo vektorinės mašinos algoritmo supratimas iš pavyzdžių (kartu su kodu)

Konvoliucinių neuronų tinklų (CNN) architektūra demistifikuota

Išsamus XGBoost parametrų derinimo vadovas (su kodais Python)

Mašininio mokymosi metodų praktikavimas R su MLR paketu

Gilaus mokymosi herojai: populiariausios informacijos siekiančių mokslininkų rekomendacijos iš Andrew Ngs interviu serijos

Mašininio mokymosi ir giluminio mokymosi algoritmai:

Tiesinės ir logistinės regresijos

NaiveBayes

Neuroniniai tinklai

Sprendimų medžiai

Konvoliuciniai neuroniniai tinklai

Ilgalaikės trumpalaikės atminties pasikartojantys neuroniniai tinklai

SVM (Support Vector Machines)

Apribotos Boltzmann mašinos

Apribotos Boltzmann mašinos

Sužinokite apie bibliotekas ir įrankius:

Pandos

Matplotlib

Scikit-mokykis

TensorFlow

Kavinė

PyTorch

XGBoost

epochos

PySpark

Populiariausios kategorijos ir temos

Duomenų mokslas

Dideli duomenys

Verslo analitika

Gilus mokymasis

Mašininis mokymasis

NLP (natūralios kalbos apdorojimas)

Sustiprinimo mokymasis

Neuroninis tinklas (tradicinis ir konvoliucinis)

Prižiūrimas mokymasis

Mokymasis be priežiūros

Modeliavimas Python ir R

Laiko eilučių analizė

Duomenų inžinerija

Mūsų tinklaraštyje ir naujienlaiškyje yra daugiau nei 200 000 registruotų vartotojų, o mūsų portale kas mėnesį apsilanko daugiau nei 2,4 mln. Žmonės naudojasi „Analytics Vidhya“, kad mokytųsi iš minčių lyderių ir pramonės ekspertų, dalyvautų samdymo, prekės ženklo kūrimo ir problemų sprendimo/minios tiekimo hakatonuose mūsų Global DataHack platformoje (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) tokiose srityse kaip kaip dirbtinis intelektas, mašinų mokymasis , duomenų inžinerija, duomenų gavyba ir pažangioji analizė, taip pat dalyvauti diskusijose, kad pasidalintumėte idėjomis ir spręstumėte su duomenimis susijusias verslo problemas organizacijoms. Per pastaruosius 2 metus dalyvavome daugiau nei 60 hakatonų su kai kuriomis pirmaujančiomis pasaulinėmis kompanijomis pasaulyje ir Indijoje. Taip pat turime specialią kursų platformą (https://trainings.analyticsvidhya.com/), kurią sukūrė geriausi duomenų mokslo specialistai, kur galite užsiregistruoti į kursus ir patobulinti savo įgūdžius.

Privatumas: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

Sąlygos: https://www.analyticsvidhya.com/terms/