[Перевод] 26. Масштабирование признаков, часть 2
Топовые зарубежные курсы с русской озвучкой - russiancourses.net Материалы к курсу вы найдете на russiancourses.net Подписывайтесь на телеграм канал чтобы быть в курсе обновлений и выпусков зарубежных курсов на русский язык - https://t.me/+rxlBBiBnnik5NmZk --- Контролируемое обучение для реальных задач: регрессия и классификация 📊 Начните путь в машинном обучении с базовых, но мощных инструментов! Курс научит вас строить предиктивные модели на Python с использованием NumPy и scikit-learn, а также разбираться в ключевых принципах контролируемого обучения. Вас ждёт: 🔎 Создание и обучение моделей для прогнозирования и классификации 📈 Освоение линейной и логистической регрессии с практическими примерами 🛠 Работа с современными библиотеками машинного обучения 🧑💻 Применение лучших практик индустрии для построения реальных AI-решений Курс охватывает: Контролируемое и неконтролируемое обучение Линейную и логистическую регрессию, нейронные сети, деревья решений, кластеризацию и рекомендательные системы Оценку, настройку и совершенствование моделей на практике Идеально для новичков, желающих быстро освоить востребованные навыки и сделать первые шаги в карьеру AI/ML под руководством легендарного Эндрю Нг.
Топовые зарубежные курсы с русской озвучкой - russiancourses.net Материалы к курсу вы найдете на russiancourses.net Подписывайтесь на телеграм канал чтобы быть в курсе обновлений и выпусков зарубежных курсов на русский язык - https://t.me/+rxlBBiBnnik5NmZk --- Контролируемое обучение для реальных задач: регрессия и классификация 📊 Начните путь в машинном обучении с базовых, но мощных инструментов! Курс научит вас строить предиктивные модели на Python с использованием NumPy и scikit-learn, а также разбираться в ключевых принципах контролируемого обучения. Вас ждёт: 🔎 Создание и обучение моделей для прогнозирования и классификации 📈 Освоение линейной и логистической регрессии с практическими примерами 🛠 Работа с современными библиотеками машинного обучения 🧑💻 Применение лучших практик индустрии для построения реальных AI-решений Курс охватывает: Контролируемое и неконтролируемое обучение Линейную и логистическую регрессию, нейронные сети, деревья решений, кластеризацию и рекомендательные системы Оценку, настройку и совершенствование моделей на практике Идеально для новичков, желающих быстро освоить востребованные навыки и сделать первые шаги в карьеру AI/ML под руководством легендарного Эндрю Нг.