Język polski
English language
[publikacja] Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja cz. 3 - Optymalizacja i wykorzystanie perceptronu
- Szczegóły
- Opublikowano: poniedziałek, 09, marzec 2020 19:44
Portal VirtualStudy.pro oraz autor Rafał Mobilo zaprasza na trzecią publikację cyklu "Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja" pt. "Optymalizacja i wykorzystanie perceptronu".
Wymagania
- umiejętność programowania w Python, przetwarzania danych, mile wiedziana znajomość PANDAS, numpy, matplotlib
- znajomość pojęć związanych z: operacjami na macierzach, prawdopodobieństwem, pochodną, statystyką
Dla kogo ten kurs
- Programiści chcący poznać machine learning
- Analitycy danych poszerzający kompetencje do uczenia maszynowego
- Studenci kierunku IT poznający machine learning
- Osoby techniczne zainteresowane sztuczną inteligencją
[publikacja] Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja cz. 2 - Od neuronu do perceptronu
- Szczegóły
- Opublikowano: poniedziałek, 02, marzec 2020 06:43
Portal VirtualStudy.pro oraz autor Rafał Mobilo zaprasza na drugą publikację cyklu "Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja" pt. "Od neuronu do perceptronu".
Wymagania
- umiejętność programowania w Python, przetwarzania danych, mile wiedziana znajomość PANDAS, numpy, matplotlib
- znajomość pojęć związanych z: operacjami na macierzach, prawdopodobieństwem, pochodną, statystyką
Dla kogo ten kurs
- Programiści chcący poznać machine learning
- Analitycy danych poszerzający kompetencje do uczenia maszynowego
- Studenci kierunku IT poznający machine learning
- Osoby techniczne zainteresowane sztuczną inteligencją
[publikacja] Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja cz. 1 - RANSAC, Lasso, Ridge, Elastic Net
- Szczegóły
- Opublikowano: poniedziałek, 24, luty 2020 15:35
Portal VirtualStudy.pro oraz autor Rafał Mobilo zaprasza na pierwszą publikację cyklu "Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja" pt. "Wprowadzenie do Machine Learning".
Wymagania
- umiejętność programowania w Python, przetwarzania danych, mile wiedziana znajomość PANDAS, numpy, matplotlib
- znajomość pojęć związanych z: operacjami na macierzach, prawdopodobieństwem, pochodną, statystyką
Dla kogo ten kurs
- Programiści chcący poznać machine learning
- Analitycy danych poszerzający kompetencje do uczenia maszynowego
- Studenci kierunku IT poznający machine learning
- Osoby techniczne zainteresowane sztuczną inteligencją
