Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности
Практически всё, что нужно знать для жизни в новом дивном мире
Выигрываем соревнование на Kaggle по предсказанию данных с ансамблем линейной регрессии
Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python
Всё про все современные методы машинного обучения самыми простыми словами
Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM
Введение в Искусственный Интеллект
Изучи Python 3 с нуля для работы с Data Science библиотеками - NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn and more!
Научись использовать язык программирования R для машинного обучения
Научись использовать язык программирования R для машинного обучения
Изучи Python 3 с нуля для работы с Data Science библиотеками - NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn and more!
Выигрываем соревнование Kaggle с kNN, SVM, логистической регрессией, случайным лесом, XGBoost, CatBoost и LightGBM
Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python
Всё про все современные методы машинного обучения самыми простыми словами
Введение в Искусственный Интеллект
Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности
Это курс для тех, кто хочет познакомиться с методами линейной регрессии.
Изучи Python 3 с нуля для работы с Data Science библиотеками - NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn and more!
Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python
Практически всё, что нужно знать для жизни в новом дивном мире
Всё про все современные методы машинного обучения самыми простыми словами
Введение в Искусственный Интеллект
Регрессия, классификация, нейросети, ансамбли, обучение с подкреплением, понижение размерности
Это курс для тех, кто хочет познакомиться с методами линейной регрессии.
Работа с API, JSON, XML, HTML и SQL, парсинг сайтов