Публикации по теме 'data-science-courses'
Различные аспекты науки о данных, включая машинное обучение
Программы по науке о данных уже прокладывают дорогу в будущее, которое уже наступило. В свете этого неудивительно, что наука о данных создает миллионы рабочих мест во всем мире. Цифровые гиганты, такие как Facebook, Google и IBM, вкладывают миллионы долларов в изучение и развитие различных областей науки о данных, включая машинное обучение и искусственный интеллект. На таких платформах поиска работы, как Linkedin, Glassdoor и Monster, эта должность является одной из самых..
Сертификационный курс по машинному обучению для начинающих
Пришло время БЕСПЛАТНО начать свое путешествие по машинному обучению!
От разблокировки лица до предоставления биометрических данных — машинное обучение проникало в жизнь людей практически на каждом этапе. Машинное обучение настолько обширно, что вы, вероятно, используете его много раз в день невольно и неосознанно.
В настоящее время машинное обучение похоже на ту золотую мечту, которую все хотят, но не знают, как получить. И именно здесь Analytics Vidhya приходит со своей волшебной..
Как создать в sklearn два круга и делать на них прогнозы
Одна из замечательных особенностей ведущей библиотеки Python по машинному обучению заключается в том, что она содержит игрушечные наборы данных, которые могут создавать наборы данных. В своих предыдущих сообщениях я обсуждал, как создать набор данных с двумя лунами, а затем набор данных blob. Мой последний пост на эту тему о том, как создавать капли и делать на них прогнозы, можно найти здесь: - https://tracyrenee61.medium.com/how-to-create-a-dataset-of-blobs..
Поймите любые модели машинного обучения с помощью этих трех основных столпов
Вы новичок в машинном обучении.
Вы просмотрели пару курсов, но все еще не понимаете, как модели машинного обучения работают под капотом.
Эта статья для вас! Начав с трех основных принципов, приведенных ниже, и применив их к любым моделям машинного обучения, таким как линейная регрессия, логистическая регрессия, машина опорных векторов, Xgboost и т. д., вы поймете их гораздо проще и систематичнее.
Позвольте мне еще раз объяснить, что означает каждый столб.
Алгоритм — это форма..
Основы NumPy: работа с массивами
В этом посте мы рассмотрим различные методы работы с массивами NumPy, включая изменение формы, транспонирование, наложение и разделение. Эти методы полезны для изменения формы и структуры массивов и могут быть использованы для подготовки данных для различных видов анализа и обработки.
Изменение формы массивов
Одна из распространенных операций, которую вам может понадобиться выполнить над массивом, — это преобразование его в другую форму. Функция reshape позволяет это сделать, если..
Станьте специалистом по данным, выполнив эти 10 шагов
В 2012 году агентство HBS назвало Data Scientist самой привлекательной профессией 21 века. Мы живем в 2022 году, и это утверждение остается верным. Компаниям требуется больше специалистов по данным в нескольких областях бизнеса, чем их можно нанять. Многие люди переходят на науку о данных из других областей, таких как маркетинг, финансы, страхование, разработка программного обеспечения и т. д.
Согласно нашим данным, профессор Чанин Нантасенамат -
«Лучший способ изучить науку о..
Насколько растет спрос на науку о данных в Индии?
Спрос на специалистов по обработке и анализу данных в Индии растет быстрыми темпами, что обусловлено растущим значением данных и аналитики в компаниях и организациях из разных отраслей. Использование таких технологий, как облачные вычисления, большие данные и искусственный интеллект (ИИ), позволило собирать, хранить и обрабатывать огромные объемы данных, и теперь организации ищут способы использовать эти данные для получения информации и развития бизнеса. результаты.
Наука о данных —..
