Analytics Vidhya for iPhone

Апісанне

Analytics Vidhya - гэта найбуйнейшае ў Індыі і 2-е ў свеце супольнасць навукоўцаў аб дадзеных.

Мы імкнемся дапамагчы вам вывучыць канцэпцыі навукі аб даных, машыннага навучання, глыбокага навучання, вялікіх аб'ёмаў даных і штучнага інтэлекту (AI) самым інтэрактыўным спосабам - ад асноў да самых прасунутых узроўняў.

Дадатак Analytics Vidhya забяспечвае высакаякасныя навучальныя рэсурсы для спецыялістаў у галіне навукі аб дадзеных, інжынераў па апрацоўцы дадзеных і студэнтаў, якія хочуць вывучаць навуку аб дадзеных і алгарытмы машыннага навучання разам з кодамі.

Некаторыя з папулярных паведамленняў у дадатку

Комплексны шлях навучання для глыбокага навучання ў 2019 годзе

Канчатковы шлях навучання, каб стаць навукоўцам дадзеных і авалодаць машынным навучаннем у 2019 годзе

Поўны падручнік па вывучэнні Data Science з дапамогай Python з нуля

Асновы алгарытмаў машыннага навучання (з кодамі Python і R)

Уводзіны ў рэалізацыю нейронавых сетак з дапамогай TensorFlow

Поўнае кіраўніцтва па пачатку глыбокага навучання на Python

Парады і рэкамендацыі для інтэрв'ю Ace Data Science

7 відаў метадаў рэгрэсіі, якія вы павінны ведаць!

Поўны падручнік па рэгрэсіі Ridge і Lasso ў Python

Падручнік па паглыбленым навучанні для разліку часу экрана акцёраў у любым відэа (з кодамі Python)

Поўнае ўвядзенне ў Apache Spark, RDD і Dataframes (з выкарыстаннем PySpark)

Простае ўвядзенне ў распазнаванне твараў (з кодамі Python)

30 пытанняў, каб праверыць ваша разуменне лагістычнай рэгрэсіі

Поўны падручнік па мадэляванні на аснове дрэва з нуля ў R & Python

Найбольш поўны план навучання Data Science

6 простых крокаў для вывучэння наіўнага алгарытму Байеса (з кодамі на Python і R)

28 лепшых шпаргалак для машыннага навучання, навукі аб даных, верагоднасці, SQL і вялікіх даных

Рашэнне праблем класіфікацыі некалькіх цэтлікаў (уключаны тэматычныя даследаванні)

Разуменне алгарытму Support Vector Machine з прыкладаў (разам з кодам)

Дэмістыфікавана архітэктура згортачных нейронавых сетак (CNN).

Поўнае кіраўніцтва па наладзе параметраў у XGBoost (з кодамі на Python)

Адпрацоўка метадаў машыннага навучання ў R з пакетам MLR

Heroes of Deep Learning: лепшыя вывады для пачаткоўцаў навукоўцаў з даных з серыі інтэрв'ю Эндру Нгса

Алгарытмы машыннага і глыбокага навучання:

Лінейная і лагістычная рэгрэсіі

НаіўныБайес

Нейронныя сеткі

Дрэвы рашэнняў

Згорткавыя нейронавыя сеткі

Доўгатэрміновая памяць з перыядычнымі нейронавымі сеткамі

SVM (машыны апорнага вектара)

Абмежаваныя машыны Больцмана

Абмежаваныя машыны Больцмана

Вывучэнне бібліятэк і інструментаў:

Панды

Matplotlib

Scikit-вывучыць

TensorFlow

Кафэ

PyTorch

XGBoost

эпохі

PySpark

Лепшыя катэгорыі і тэмы

Навука аб дадзеных

Вялікія дадзеныя

Бізнес-аналітыка

Глыбокае навучанне

Машыннае навучанне

НЛП (апрацоўка натуральнай мовы)

Навучанне з падмацаваннем

Нейронная сетка (традыцыйная і згорткавая)

Кантраляванае навучанне

Навучанне без кантролю

Мадэляванне ў Python і R

Аналіз часовых шэрагаў

Інжынерынг дадзеных

У нашым блогу і інфармацыйнай рассылцы зарэгістравана больш за 200 000 карыстальнікаў і больш за 2,4 мільёна наведванняў штомесяц на нашым партале. Людзі ўдзельнічаюць у Analytics Vidhya, каб вучыцца ў ідэйных лідэраў і галіновых экспертаў, удзельнічаць у хакатонах па найму, брэндынгу і вырашэнню праблем/краўдсорсінгу на нашай глабальнай платформе DataHack (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) у такіх галінах, як як штучны інтэлект, машыннае навучанне, распрацоўка даных, інтэлектуальны аналіз даных і пашыраная аналітыка, а таксама ўдзельнічаць у дыскусіях, каб абменьвацца ідэямі і вырашаць бізнес-задачы, звязаныя з данымі, для арганізацый. За апошнія 2 гады мы прынялі ўдзел у больш чым 60 хакатонах з некаторымі з вядучых сусветных кампаній у свеце і ў Індыі. У нас таксама ёсць спецыяльная платформа для курсаў (https://trainings.analyticsvidhya.com/), створаная лепшымі ў галіне навукі аб даных, дзе вы можаце запісацца на курсы і палепшыць свае навыкі.

Канфідэнцыяльнасць: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

Умовы: https://www.analyticsvidhya.com/terms/