введение в машинное Обучение для Data Science. Раскрывается для каждого человека, через двор и анализу данных.
Спасибо всем за отличный ответ по этому новому курсу! Мы рады, что более 300 учеников в более чем 145 стран. Я очень тронут и весьма положительное по отзывам думал. Это такая привилегия, освобождение и ввести эту важную тему с обыденных людей, которые в ясной и понятной форме.
Я объявить даже рады, что я создал подлинное субтитры для всех курс материал, так что погода, которая вам нужна, вы за слух, или вам проще следовать дня (идеально подходит для ESL студентов!)... Я позаботился.
Разблокировать секреты взаимопонимания машинного обучения для Data Science!
В этом вводном курсе, на "заднем дворе Data Scientist" проведет вас через дебри машинного обучения для Data Science. Каждому, конечно, не только объясняет, Machine Learning, но куда это годится, в "техно-сфера вокруг нас", почему это сейчас важно, и как это кардинально изменить наш мир на сегодня и на ближайшие дни.
Наши экзотические путешествия включают в себя основные понятия:
крушение поезд определений информатики, что на самом деле вместо смысла.
Одно объяснение данных, которые вы должны увидеть данные в любом месте, куда вы смотрите!
Одним из "величайших лжи", которые когда-либо проданных о будущем информатики.
Настоящая декларация Big Data, и как избежать попадания в маркетинговой шумихи.
Что такое Искусственный интеллект? Компьютер может думать на самом деле? Как компьютеры делать вещи, как вы навигации как GPS или играть вообще???
Что такое машинное Обучение? И если компьютер можно подумать - вы можете узнать это?
Что такое Data Science, и как оказалось на волшебные единороги!
Как Computer Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Big Data и Data Science ссылку на другую.
Мы тогда вы откроете для себя прошлое и будущее, пока они вместе в сочетании имеют значение, последствия и примеры машинного обучения для Data Science:
Как идеальный шторм данных, компьютерной и Machine Learning алгоритмов, чтобы этот важный сейчас.
Мы на самом деле делает чувство, как компьютерные технологии изменили с течением времени, в то время как крышка из поездки с 1956 по 2014 годы. У вас есть супер компьютер в вашем доме? Вы будете приятно удивлены, узнав правду.
Мы будем обсуждать, какие проблемы машинного обучения решает и наглядно объяснить, регрессии, кластеризации и классификации таким образом, что интуитивно смысл.
Самое главное, мы покажем, как это изменит нашу жизнь. Не только жизнь личностей из экономики, но прежде всего...вы тоже!
Смысл машины часть машины Узнать, мы будем исследовать Machine-Learning-процесса:
, Как вы решаете проблемы с Machine Learning и какие пять вещей, которые вы должны сделать, чтобы быть успешным?
Как задать правильный вопрос, будут решаться путем машинного Обучения.
Идентификации, сбора и подготовки нужных данных ... и дело с грязной данные!
Как и любой хаос является "уникальным", но аккуратно как данные семьи!
Как выявить и Machine Learning алгоритмов, чтобы помочь с экзотическими названиями как "Decision Trees", "Нейронные сети" "K ближайших соседей" и "Наивный Байес Classifiers"
$ И избежать больших ловушек и как вы их голосов Machine-Learning-модели, успешный результат для Data Science.
Наш последний раздел курса она готовится начать свое путешествие в будущее машинного обучения для Data Science, после того, как курс окончен. Мы будем исследовать:
потерять, Как в начале применения Machine Learning, без вашего мнения.
Какие данные приборы используют ученые, (ответ может вас удивить!)
Пять лучших инструменты, Используемые для данных, наука, в том числе и весьма неожиданные.
И за каждого из пяти топ-tools - мы объясняем, какие они, и как им пользоваться.
И мы заключаем с некоторыми предостережение сказки, так что вы можете быть наиболее успешны в применении Machine Learning, Data Science проблем.
Я приглашаю вас таким образом, чтобы сопровождать меня, задворк данные, ученые изысканное путешествие в отпереть тайны машинного обучения для Data Science.... для тех, кто вы знаете, нормальные люди... как ты!!!

DOWNLOAD






turbobit

---