Red Sun
Модератор
- 01.01.22
- 32.072
- 308.403
Другие курсы от автора:
[Ольга Демчук] Сотрудничество. Брать и отдавать (2024)
[Alex Klimov] Основы Python для алготрейдинга» (2023)
[Марина Ступина] Новорождённый, 0-3 (2024)
[Илья Тырин] TGномика (2024)
[Yulia.Stretch] Большая летняя распродажа (2024)
[marina_rawway] Мужское здоровье (2024)
[Художник Online] Ботаника маркерами (2024)
[Alex Klimov] Основы Python для алготрейдинга» (2023)
[Марина Ступина] Новорождённый, 0-3 (2024)
[Илья Тырин] TGномика (2024)
[Yulia.Stretch] Большая летняя распродажа (2024)
[marina_rawway] Мужское здоровье (2024)
[Художник Online] Ботаника маркерами (2024)
[pluralsight] Грамотность глубокого обучения — практическое применение (2022)
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым
Этот путь ориентирован на глубокое обучение в действии. Мы привели ряд примеров, чтобы продемонстрировать, как глубокое обучение встроено в нашу повседневную жизнь. Это своего рода курсы, которые отражают путь от проблемы к решению.
Путь предназначен для энтузиастов данных, которые хотят узнать о глубоком обучении и попробовать себя в ролях, ориентированных на данные, таких как специалист по данным. Хотя этот путь будет содержать работоспособные решения, от учащегося не требуется иметь какой-либо опыт в машинном обучении или глубоком обучении. Намерение состоит в том, чтобы иметь песочницы для пути.
Список курсов
Подробнее:
Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях с репрезентативным обучением. Обучение может быть контролируемым, полуконтролируемым или неконтролируемым
Этот путь ориентирован на глубокое обучение в действии. Мы привели ряд примеров, чтобы продемонстрировать, как глубокое обучение встроено в нашу повседневную жизнь. Это своего рода курсы, которые отражают путь от проблемы к решению.
Путь предназначен для энтузиастов данных, которые хотят узнать о глубоком обучении и попробовать себя в ролях, ориентированных на данные, таких как специалист по данным. Хотя этот путь будет содержать работоспособные решения, от учащегося не требуется иметь какой-либо опыт в машинном обучении или глубоком обучении. Намерение состоит в том, чтобы иметь песочницы для пути.
Список курсов
- Построить модель для обнаружения аномалий в данных временных рядов, Пратерт Падман
- Создайте механизм рекомендаций по рейтингу с совместной фильтрацией. Пратерт Падман.
- Создание модели обнаружения объектов с помощью Python Габриэль Давелаар
- Приложение глубокого обучения для финансов, автор Jaimin M.
- Приложение глубокого обучения для здравоохранения Колин Мэтьюз
- Приложение глубокого обучения для маркетинга, автор Нетта Цин
- Приложение глубокого обучения для розничной торговли Трент Макмиллан
- Внедрение подписей к изображениям с помощью рекуррентных нейронных сетей
- Реализовать распознавание изображений с помощью сверточной нейронной сети, Пратерт Падман
- Внедрение автозавершения текста с помощью LSTM Бисванат Гальдер
- Классификация настроений с помощью рекуррентных нейронных сетей Бисванат Гальдер
- Внедрение обработки естественного языка для встраивания слов Аксель Сирота
- Понимание алгоритмов, используемых в пути. Хоть это и желательно, но не обязательно. Понимание ключевых понятий глубокого обучения.
Подробнее:
Скачать:Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.