Использовать nitroproc в процесс и модели с большими данными, делать машинного обучения и статистики, используя любое устройство
nitroproc бесплатно наука о данных и машинного обучения приложение для iOS, Android и Mac, что позволяет работать с массивными объемами данных, используя дисковую подход (похоже на то, что hadoop и делает). Он может сделать очень мощную обработку данных, или передовых методов машинного обучения, таких как случайные леса или градиентного бустинга. Это позволяет развертывать один и тот же скрипты и файлы на любом устройстве, используя местный процессора - будь то телефон, планшет или компьютер; это позволит избежать необходимости использовать сервер.
Он выделяется в телефонах и планшетах, так как он позволяет создавать свои скрипты, нажав на экран. Эти сценарии создаются автоматически в соответствии с инструкциями, которые вы вводите. Очевидно, если вы используете nitroproc на ПК или Mac, вам придется писать код вручную.
Он предназначен для работы с файлами с разделителями-запятыми (CSV-файлы), и его синтаксис программирования очень прост. В этом курсе мы будем изучать как работать с nitroproc, как кодировать различные скрипты, и как использовать включены примеры.
Как nitroproc использует диск на основе алгоритмов обработки данных, который специально предназначен для обработки больших объемов данных ( несколько ГБ). Это прекрасная характеристика, как обычно R или аварии Python при работе с данными монстра, если Вы не используете очень специфические трюки.
При запуске скрипта, nitroproc будет производить очень информативный журнал с описанием того, что было сделано на каждом шагу. Это чрезвычайно полезно для поиска ошибок, отладки, и получить быстрый взгляд на то, что создается на каждом шагу. В этом курсе мы посмотрим, как вы можете извлечь выгоду из этих журналов, и как вы можете улучшить свои скрипты, грамотно используя их.
nitroproc может быть подключен на Python или R (при использовании ПК или Mac), используя очень простой механизм. Мы увидим, как можно сделать обработку данных в nitroproc, а затем сделать некоторые статистический анализ в R или Python.
Студент узнаете, как легко интегрировать эту программу в его рамках. Не обязательно уметь программировать, как синтаксис довольно простой. Это будет даже проще, если с помощью Android или iOS версии
.Его Android и iOS, включает в себя много полезных примеров, показывающих, как делать практически все, что можно сделать в nitroproc. Для машинного обучения (мл) в частности, это включает в себя даже некоторые реальные наборы данных, такие как набор данных Iris, который мы будем использовать, чтобы объяснить, как это сделать случайные леса.

DOWNLOAD






turbobit

---