| Publisher | Analytics Vidhya Educon Private Limited |
|---|---|
| Чыккан датасы | 2020-ж., 17-янв. |
| Кошулган күнү | 2020-ж., 17-янв. |
| Os талаптар | iOS |
| Талаптар | Requires iOS 9.0 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Жалпы жүктөлүүлөр | 0 |
| Баасы | Free |
Сүрөттөмө
Analytics Vidhya - Индиянын эң чоң жана дүйнөдөгү 2-чоң маалымат илим коомчулугу.
Биз сизге маалымат илими, машина үйрөнүү, терең үйрөнүү, чоң маалыматтар жана жасалма интеллект (AI) концепцияларын эң интерактивдүү түрдө негиздерден баштап эң алдыңкы деңгээлдерге чейин үйрөнүүгө жардам берүүнү максат кылабыз.
Analytics Vidhya колдонмосу коддор менен бирге маалымат илиминин адистери, маалымат инженерлери жана маалымат илимин жана машина үйрөнүү алгоритмдерин изилдөөнү каалаган студенттер үчүн жогорку сапаттагы окуу ресурстарын камсыз кылат.
Колдонмодогу популярдуу посттордун айрымдары
2019-жылы терең үйрөнүү үчүн комплекстүү окуу жолу
2019-жылы маалымат таануучу жана машина үйрөнүүнүн чебери болуунун эң сонун жолу
Python менен нөлдөн баштап маалымат илимин үйрөнүү үчүн толук окуу куралы
Машиналарды үйрөнүү алгоритмдеринин негиздери (Python жана R коддору менен)
TensorFlow аркылуу нейрон тармактарын ишке ашырууга киришүү
Pythonдо терең үйрөнүүнү баштоо боюнча толук колдонмо
Ace Data Science интервьюлары үчүн кеңештер жана ыкмалар
Сиз билишиңиз керек болгон регрессия техникасынын 7 түрү!
Pythonдо Ridge жана Lasso регрессиясы боюнча толук окуу куралы
Ар кандай видеодогу актерлордун экран убактысын эсептөө үчүн терең үйрөнүү үйрөткүчү (Python коддору менен)
Apache Spark, RDD жана Dataframeлерге комплекстүү киришүү (PySpark аркылуу)
Жүздү таанууга жөнөкөй киришүү (Python коддору менен)
Логистикалык регрессияны түшүнгөнүңүздү текшерүү үчүн 30 суроо
R & Pythonдо нөлдөн баштап даракка негизделген моделдөө боюнча толук окуу куралы
Эң кеңири маалымат илими боюнча окуу планы
Naive Bayes алгоритмин үйрөнүү үчүн 6 оңой кадам (Python жана R коддору менен)
Машиналарды үйрөнүү, маалымат илими, ыктымалдуулук, SQL жана чоң маалыматтар үчүн эң мыкты 28 Cheat Sheets
Көп белгилүү классификация маселелерин чечүү (Case Studies камтылган)
Мисалдардан колдоонун вектордук машина алгоритмин түшүнүү (код менен бирге)
Convolutional Neyron Networks (CNNs) архитектурасы ачыкка чыкты
XGBoostта Параметрлерди тууралоо боюнча толук колдонмо (Python коддору менен)
MLR пакети менен R тилинде машина үйрөнүү ыкмаларын практикалоо
Терең үйрөнүүнүн баатырлары: Эндрю Нгс интервью сериясынан келген маалымат илимпоздору үчүн эң мыкты жолдор
Машина үйрөнүү жана терең үйрөнүү алгоритмдери:
Сызыктуу жана логистикалык регрессиялар
NaiveBayes
Нейрондук тармактар
Чечим дарактары
Конволюциялык нейрон тармактары
Узак кыска мөөнөттүү эстутум кайталануучу нейрон тармактары
SVM (Вектордук машиналарды колдоо)
Чектелген Больцман машиналары
Чектелген Больцман машиналары
Китепканаларды жана куралдарды үйрөнүңүз:
Пандалар
Matplotlib
Scikit-үйрөнүү
TensorFlow
Кафе
PyTorch
XGBoost
доорлор
PySpark
Жогорку категориялар жана темалар
Data Science
Чоң маалыматтар
Бизнес аналитика
Терең үйрөнүү
Машина үйрөнүү
NLP (Табигый тилди иштетүү)
Кубаттоо билим
Нейрондук тармак (салттуу жана конволюциялык)
Көзөмөлгө алынган окуу
Көзөмөлсүз окуу
Python жана R менен моделдөө
Убакыт серияларынын анализи
Маалымат инженериясы
Биздин блогубузга жана маалымат бюллетенибизге 200 000ден ашык катталган колдонуучуларыбыз жана порталыбызга ай сайын 2,4 миллиондон ашык адам барышат. Адамдар Analytics Vidhyaга ой жүгүртүү лидерлеринен жана тармактык эксперттерден үйрөнүү, жалдоо, брендинг жана көйгөйлөрдү чечүү/кроуд издөө хакатондоруна катышуу үчүн катышышат (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) ушул сыяктуу тармактарда. Жасалма интеллект, Machine Learning, Data Engineering, Data Mining жана Advanced Analytics катары, ошондой эле идеяларды бөлүшүү жана уюмдар үчүн маалыматтарга байланыштуу бизнес көйгөйлөрүн чечүү үчүн талкууларга катышат. Акыркы 2 жылдын ичинде биз дүйнөдөгү жана Индиядагы алдыңкы глобалдык компаниялар менен 60тан ашык хакатондорго катыштык. Ошондой эле бизде маалымат илиминин мыктылары тарабынан түзүлгөн курстар үчүн атайын платформа (https://trainings.analyticsvidhya.com/) бар, анда сиз курстарга катталып, жөндөмүңүздү өркүндөтө аласыз.
Купуялык: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
Шарттар: https://www.analyticsvidhya.com/terms/
