Analytics Vidhya for iPhone

Kirjeldus

Analytics Vidhya on India suurim ja suuruselt teine ​​andmeteaduse kogukond maailmas.

Meie eesmärk on aidata teil õppida andmeteaduse, masinõppe, süvaõppe, suurandmete ja tehisintellekti (AI) kontseptsioone kõige interaktiivsel viisil alates põhitõdedest kuni väga kõrgtasemeteni.

Rakendus Analytics Vidhya pakub kvaliteetseid õpperessursse andmeteaduse spetsialistidele, andmeinseneridele ja õpilastele, kes soovivad uurida andmeteadust ja masinõppe algoritme koos koodidega.

Mõned rakenduse populaarsed postitused

Põhjalik õppetee süvaõppeks 2019. aastal

Ülim õppetee, et saada andmeteadlaseks ja masinõppe meistriks 2019. aastal

Täielik õpetus andmeteaduse õppimiseks Pythoniga nullist

Masinõppe algoritmide põhialused (koos Pythoni ja R koodidega)

Sissejuhatus närvivõrkude juurutamiseks TensorFlow abil

Täielik juhend Pythonis süvaõppega alustamiseks

Näpunäiteid ja nippe Ace Data Science'i intervjuude tegemiseks

7 tüüpi regressioonitehnikaid, mida peaksite teadma!

Täielik õpetus Ridge'i ja Lasso regressiooni kohta Pythonis

Süvaõppe õpetus näitlejate ekraaniaja arvutamiseks mis tahes videos (Pythoni koodidega)

Apache Sparki, RDD-de ja andmeraamide põhjalik tutvustus (kasutades PySparki)

Lihtne sissejuhatus näotuvastusse (Pythoni koodidega)

30 küsimust, et testida oma arusaamist logistilisest regressioonist

Täielik õpetus puupõhise modelleerimise kohta algusest peale R & Pythonis

Kõige põhjalikum andmeteaduse õppekava

6 lihtsat sammu naiivse Bayesi algoritmi õppimiseks (Pythoni ja R koodidega)

28 parimat petulehte masinõppe, andmeteaduse, tõenäosuse, SQL-i ja suurandmete jaoks

Mitme etiketiga klassifitseerimisprobleemide lahendamine (kaasa arvatud juhtumiuuringud)

Tugivektori masina algoritmi mõistmine näidete põhjal (koos koodiga)

Konvolutsiooniliste närvivõrkude (CNN) arhitektuur on demüstifitseeritud

Täielik juhend parameetrite häälestamiseks XGBoostis (koos koodidega Pythonis)

Masinõppetehnikate harjutamine R-is koos MLR-paketiga

Sügava õppimise kangelased: Andrew Ngsi intervjuusarja parimad pakkumised pürgivatele andmeteadlastele

Masinõppe ja süvaõppe algoritmid:

Lineaarsed ja logistilised regressioonid

NaiveBayes

Närvivõrgud

Otsuste puud

Konvolutsioonilised närvivõrgud

Pikaajaline lühimälu korduvad närvivõrgud

SVM (Support Vector Machines)

Piiratud Boltzmanni masinad

Piiratud Boltzmanni masinad

Õppige raamatukogusid ja tööriistu:

Pandad

Matplotlib

Scikit-õpi

TensorFlow

Kohvik

PyTorch

XGBoost

ajastud

PySpark

Populaarseimad kategooriad ja teemad

Andmeteadus

Suured andmed

Ärianalüütika

Sügav õppimine

Masinõpe

NLP (loomuliku keele töötlemine)

Tugevdusõpe

Närvivõrk (traditsiooniline ja konvolutsiooniline)

Juhendatud õpe

Järelevalveta õppimine

Modelleerimine Pythonis ja R-is

Aegridade analüüs

Andmetehnika

Meil on meie ajaveebis ja uudiskirjas üle 200 000 registreeritud kasutaja ning meie portaali külastab rohkem kui 2,4 miljonit igakuist külastust. Inimesed kasutavad Analytics Vidhyat, et õppida mõtteliidritelt ja valdkonnaekspertidelt, osaleda meie globaalsel DataHacki platvormil (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) värbamise, brändingu ja probleemide lahendamise/rahvahulga hankimise häkatonidel sellistes valdkondades nagu tehisintellekti, masinõppe, andmetehnika, andmekaevandamise ja täiustatud analüüsina ning osaleda ka aruteludes, et jagada ideid ja lahendada organisatsioonide andmetega seotud äriprobleeme. Viimase 2 aasta jooksul oleme osalenud enam kui 60 häkatonil koos maailma ja India juhtivate ettevõtetega. Meil on ka kursuste jaoks spetsiaalne platvorm (https://trainings.analyticsvidhya.com/), mille on loonud andmeteaduse parimad ja kus saate registreeruda kursustele ja täiendada oma oskusi.

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

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