Первый отдел охватывает линейной алгебре, статистике и теории вероятностей для предсказательного моделирования. Второй раздел освещает создание моделей с помощью контролируемых (классификация и регрессия) и без учителя (кластеризации) алгоритмов. Затем он объясняет, как разработать прогностические модели для НЛП и охватывает алгоритмы обучения с подкреплением. Наконец, этот раздел освещает развитие факторизации машина на основе системы рекомендаций. Третий раздел охватывает глубокое изучение архитектур для продвинутых прогнозной аналитики, в том числе глубокие нейронные сети и рекуррентных нейронных сетей для многомерных данных и последовательности. Наконец, Вы будете использовать сверточные нейронные сети для предиктивного моделирования для распознавания эмоций, классификация изображений и анализ настроений.

DOWNLOAD






turbobit

---