Kursy machine learning

Zdobądź kompleksową wiedzę na temat Machine Learning i naucz się tworzyć zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystaj uczenie maszynowe do rozwiązywania realnych problemów.

Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego.

Данный репозиторий содержит в себе сопроводительный учебный материал для курса “Искусственный интеллект и машинное обучение”

Welcome to this course on Machine Learning. Machine Learning is a branch of artificial intelligence, concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data.

Szkolenie jest kierowane do osób, które chcą w praktyce wykorzystywać metody uczenia maszynowego (Machine Learning) w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych.

Simplilearn's Machine Learning Tutorial videos playlist covers all the basic concepts and important algorithms that you need to know to master machine learning. You will learn various supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms to build models. You will also understand the different applications and how to start a career in machine learning.

Uczenie Maszynowe jest obecnie jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin informatyki. Na naszym szkoleniu dowiesz się na czym ono polega, jakie są najpopularniejsze jego metody oraz poznasz najpopularniejszą bibliotekę do uczenia maszynowego stosowaną w Pythonie: scikit-learn. Podczas szkolenia nie będziemy skupiać się na matematycznych podstawach algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym, poznasz za to ogólne metody działania algorytmów, wytyczne kiedy który z nich najlepiej jest zastosować oraz metody weryfikacji czy opracowany model działa tak jak powinien, czy należy go poprawić. Wszystkie algorytmy omówimy na codziennych, prawdziwych przykładach! Bez zbędnej teorii.

The objective of this course is to give you a holistic understanding of machine learning, covering theory, application, and inner workings of supervised, unsupervised, and deep learning algorithms.

Dowiedz się jak w praktyce wykorzystać sieci neuronowe. Rozwiń swoją wiedzę na temat Machine Learning i twórz zaawansowane i dobrze zoptymalizowane algorytmy sztucznej inteligencji.

This series starts out teaching basic machine learning concepts like linear regression and k-nearest neighbors and moves into more advanced topics like neural networks and convolution neural networks.

Wstęp do analizy danych w programie MS Excel - E-learning to metody importu danych, projektowanie arkuszy... Na kursie Wstęp do analizy danych w programie MS Excel – elearning przede wszystkim uzyskasz umiejętność samodzielnego posługiwania się programem MS Excel i wykorzystania jego wszechstronnych możliwości.

his Edureka Machine Learning Full Course video will help you understand and learn Machine Learning Algorithms in detail. This Machine Learning Tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to master Machine Learning Algorithms.

Random Forest i XGBoost dobrych praktyk implementacji rozwiązań Machine Learning interpretacji działania... Z tym kursem poznasz wiele algorytmów zarówno od strony teoretycznej jak i praktycznej.

Welcome to this video tutorial on Scikit-Learn. this video explains What Are Prerequisites to Start Learning Machine Learning?

Telefon 531700182, email: [email protected] E-learning nie jest dla Ciebie?... W trakcie studiów studenci zdobywają różnorodne umiejętności i wiedzę niezbędną do zdania egzaminu państwowego z zakresu rachunkowości finansowej i transportu. Dzięki elektronicznej formie kształcenia studenci mogą uczyć się w dowolnym miejscu i czasie, co czyni ten proces bardziej przystępnym i elastycznym. Studenci mają również możliwość ponownego przystąpienia do testów, aby uczyć się efektywniej. Po ukończeniu kursu studenci będą posiadać wiedzę i umiejętności niezbędne do zdania egzaminu państwowego w wybranych przez siebie specjalnościach, a także będą potrafili korzystać z elektronicznych zasobów edukacyjnych w celu ciągłego samodoskonalenia.