Интенсивный курс по машинному обучению – 2 часа | Изучение машинного обучения | Учебное пособие п...

🔥 Диплом о последипломном образовании в области искусственного интеллекта от E&ICT Academy NIT Warangal: https://www.edureka.co/executive-prog... 🔥 Тематический подкаст по машинному обучению: https://castbox.fm/channel/id1832236?... Это видео Edureka по машинному обучению на тему «Полный курс по машинному обучению» предоставит вам подробные и всесторонние знания о машинном обучении. Оно даст вам углубленные знания о различных типах машинного обучения, различных алгоритмах, лежащих в каждой категории, с демонстрацией каждого алгоритма и подходом, который следует использовать для решения этих задач. Этот учебник по машинному обучению охватит следующие темы: 1:44 Что такое наука о данных? 3:09 Периферийные устройства для науки о данных 3:37 Что такое машинное обучение? 4:10 Особенности машинного обучения 4:46 Как это работает? 5:36 Применение машинного обучения 13:21 Тенденции рынка машинного обучения 14:29 Жизненный цикл машинного обучения 17:26 Важные библиотеки Python 19:20 Типы машинного обучения 19:33 Обучение с учителем 20:50 Обучение без учителя 21:52 Обучение с подкреплением 23:23 Детальное обучение с учителем 24:50 Алгоритмы обучения с учителем 26:28 Линейная регрессия 28:53 Пример использования (с демонстрацией) 35:23 Подгонка модели 36:36 Необходимость логистической регрессии 37:33 Что такое логистическая регрессия? 39:46 Что такое дерево решений? 49:33 Что такое случайный лес? 57:10 Что такое наивный байесовский классификатор? 1:09:16 Детальное обучение без учителя 1:10:15 Что такое кластеризация? 1:12:13 Типы кластеризации 1:25:57 Анализ потребительской корзины 1:27:02 Поиск ассоциативных правил 1:29:06 Пример 1:29:44 Алгоритм Apriori 1:39:11 Детальное обучение с подкреплением 1:41:46 Максимизация вознаграждения 1:44:13 Жадный алгоритм Эпсилон 1:44:59 Марковский процесс принятия решений 1:47:19 Q-обучение Подпишитесь на наш канал, чтобы получать обновления видео. Подпишитесь на канал, перейдя по ссылке выше: https://goo.gl/6ohpTV ---------Тренировки по Python от Édureka---------- 🔵Сертификация по программированию на Python: http://bit.ly/37rEsnA 🔵Сертификационный курс по Python для анализа данных: http://bit.ly/2Gj6fux ---------Édureka Программа для специалистов по анализу данных --------- 🔵Магистерская программа по анализу данных: http://bit.ly/2t1snGM 🔵Магистерская программа по машинному обучению: https://bit.ly/3Hi1sXN ----------Университет Эдурека 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦--------- 🌕 Курс последипломного образования по искусственному интеллекту, предлагаемый E&ICT Academy NIT Warangal: https://bit.ly/3qdRRdw Instagram:   / edureka_learning   Slideshare: https://www.slideshare.net/EdurekaIN/ Facebook:   / edurekain   Twitter:   / edurekain   LinkedIn:   / edureka   #edureka #edurekamachinelearning #machinelearningcourse #machinelearningforbeginners #machinelearningtraining #machinelearningalgorithms #машинноеобучениесиспользованиемpython #проектмашинногообучения О программе магистратуры Сертификационный курс по машинному обучению с использованием Python от Edureka поможет вам получить экспертные знания в различных алгоритмах машинного обучения, таких как регрессия, кластеризация, деревья решений, случайный лес, наивный байесовский классификатор и Q-обучение. Этот курс по машинному обучению с использованием Python познакомит вас с концепциями статистики, временных рядов и различными классами алгоритмов машинного обучения, такими как контролируемое, неконтролируемое и алгоритмы с подкреплением. В течение всего курса сертификации по науке о данных вы будете решать реальные задачи из таких областей, как СМИ, здравоохранение, социальные сети, авиация, HR. Почему стоит выбрать этот курс? Наука о данных — это набор методов, позволяющих компьютерам обучаться желаемому поведению на основе данных без явного программирования. Она использует методы и теории, заимствованные из многих областей в рамках широких сфер математики, статистики, информатики и компьютерных наук. Этот курс познакомит вас с различными классами алгоритмов машинного обучения, такими как алгоритмы с учителем, без учителя и алгоритмы с подкреплением. Курс даст вам необходимые навыки, такие как предварительная обработка данных, уменьшение размерности, оценка моделей, а также познакомит вас с различными алгоритмами машинного обучения, такими как регрессия, кластеризация, деревья решений, случайный лес, наивный байесовский классификатор и Q-обучение. --------------------------------------------------------------------------------- Кому подойдет этот курс? Сертификационный курс Edureka по машинному обучению на Python хорошо подходит для следующих специалистов: Разработчики, стремящиеся стать «инженерами машинного обучения» Менеджеры по аналитике, возглавляющие команду аналитиков Бизнес-аналитики, желающие понять методы машинного обучения (ML) Информационные архитекторы, желающие получить опыт в облас...