Analytics Vidhya for iPhone

Popis

Analytics Vidhya je největší indická a druhá největší komunita datových věd na světě.

Naším cílem je pomoci vám naučit se koncepty datové vědy, strojového učení, hlubokého učení, velkých dat a umělé inteligence (AI) tím nejinteraktivnějším způsobem od základů až po velmi pokročilé úrovně.

Aplikace Analytics Vidhya poskytuje vysoce kvalitní výukové zdroje pro profesionály v oblasti datové vědy, datové inženýry a studenty, kteří chtějí studovat datovou vědu a algoritmy strojového učení, spolu s kódy.

Některé z oblíbených příspěvků v aplikaci

Komplexní vzdělávací cesta pro hluboké učení v roce 2019

Nejlepší vzdělávací cesta, jak se v roce 2019 stát datovým vědcem a ovládnout strojové učení

Kompletní návod, jak se naučit datovou vědu s Pythonem od nuly

Základy algoritmů strojového učení (s Python a R kódy)

Úvod do implementace neuronových sítí pomocí TensorFlow

Kompletní průvodce, jak začít s hlubokým učením v Pythonu

Tipy a triky k rozhovorům Ace Data Science

7 typů regresních technik, které byste měli znát!

Kompletní výukový program o Ridge a lasové regresi v Pythonu

Deep Learning Tutorial pro výpočet doby obrazovky herců v jakémkoli videu (s kódy Python)

Komplexní úvod do Apache Spark, RDD a datových rámců (pomocí PySpark)

Jednoduchý úvod do rozpoznávání obličeje (s kódy Python)

30 otázek, které otestují vaše porozumění logistické regresi

Kompletní návod na stromové modelování od nuly v R & Python

Nejkomplexnější výukový plán Data Science

6 snadných kroků k naučení se naivního Bayesova algoritmu (s kódy v Pythonu a R)

Top 28 Cheat Sheet pro strojové učení, datovou vědu, pravděpodobnost, SQL a velká data

Řešení problémů s klasifikací více štítků (včetně případových studií)

Pochopení algoritmu Support Vector Machine z příkladů (spolu s kódem)

Architektura konvolučních neuronových sítí (CNN) demystifikována

Kompletní průvodce laděním parametrů v XGBoost (s kódy v Pythonu)

Procvičování technik strojového učení v R s balíčkem MLR

Heroes of Deep Learning: Nejlepší poznatky pro začínající datové vědce ze série rozhovorů s Andrewem Ngsem

Algoritmy strojového učení a hlubokého učení:

Lineární a logistické regrese

NaiveBayes

Neuronové sítě

Rozhodovací stromy

Konvoluční neuronové sítě

Rekurentní neuronové sítě pro dlouhodobou krátkodobou paměť

SVM (podpora vektorových strojů)

Omezené Boltzmannovy stroje

Omezené Boltzmannovy stroje

Naučte se knihovny a nástroje:

pandy

Matplotlib

Scikit-učte se

TensorFlow

Caffe

PyTorch

XGBoost

éry

PySpark

Nejlepší kategorie a témata

Data Science

Velká data

Obchodní analytika

Hluboké učení

Strojové učení

NLP (zpracování přirozeného jazyka)

Posílení učení

Neuronová síť (tradiční a konvoluční)

Učení pod dohledem

Učení bez dozoru

Modelování v Pythonu a R

Analýza časových řad

datové inženýrství

Máme více než 200 000 registrovaných uživatelů našeho blogu a newsletteru a více než 2,4 milionu měsíčních návštěv na našem portálu. Lidé se zapojují do Analytics Vidhya, aby se učili od myšlenkových lídrů a odborníků v oboru, účastnili se hackathonů pro najímání, budování značky a řešení problémů/davového získávání zdrojů na naší globální platformě DataHack ( https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) v oblastech jako jako umělá inteligence, strojové učení, datové inženýrství, dolování dat a pokročilá analytika a také se zapojte do diskusí za účelem sdílení nápadů a řešení obchodních problémů organizací souvisejících s daty. Za poslední 2 roky jsme se zapojili do více než 60 hackathonů s některými z předních světových společností ve světě a v Indii. Máme také vyhrazenou platformu pro kurzy (https://trainings.analyticsvidhya.com/) vytvořenou těmi nejlepšími v oblasti datové vědy, kde se můžete zapsat do kurzů a zdokonalit své dovednosti.

Ochrana osobních údajů: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

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