проекты построения как текста контроль! Узнать объект локализации, распознавания образов и структурирование данных с пандами.
Что Я Буду Учиться?
Код в 3 языки программирования: Java, и на Python и Swift
построить узлы и моделей данных для линейной регрессии
использовать обобщающие механизмы для обработки текстовых данных
испытание проектов на мобильных устройствах
изучение компьютерной графики
анализ скаляры и гистограмм
построить нейрон функции
загружать, конвертировать, и отображения изображения и цифровых данных
описания данных со статистикой
и многое другое...
требованиям
PyCharm
описание
погружение в мир науки о данных и анализ широкого спектра примеров, в том CIFAR 100 изображения набора данных, в Xcode развития для Apple, Свифт кодирования, CoreML, распознавания образов и структурирование данных с пандами.
Этот мамонт интерактивный курс был профинансирован проект #1 на Kickstarter
узнайте, студия Android, на Java, разработки приложений, Pycharm, Python для кодирования, Tensforflow и больше с мамонтом интерактивные.
Строить перспективные проекты с использованием машинного обучения, включая современные базы данных MNIST с нейронной функции. Построение текста, средства и научиться локализации объектов, распознавание объектов и Tensorboard.
Машинное обучение-способность компьютера для принятия решений или предсказания, основанные на предыдущее подвержение к данным и серьезной подготовки. Другими словами, если машина (программа, приложение и т. д.) повышает ее точность прогноза за счет тренировок, а затем его "узнали".
Узнайте, как модели работают графики
вычислительных состоят из сети взаимосвязанных узлов (часто называемых нейронами). Каждый из этих узлов, как правило, имеет вес и предвзятость, которая помогает определить, учитывая вклад, какой путь является наиболее вероятным.
Есть 4 основных составляющих для построения машинного обучения программа: сбор данных и форматирование, построение модели, обучения, и проверки и оценки
сбор данных и форматирования
вы узнаете, как собрать много данных для модели, чтобы узнать от.
Все данные должны быть отформатированы почти так же (картинки одного размера, одной цветовой гамме, и т. д.) и должны быть маркированы. Также разделить данные на взаимоисключающие обучающий и проверочный наборы.
Модель здания
вы узнаете, чтобы выяснить, какая из трех моделей схема работает лучше всего, и какие алгоритмы работают лучше всего для проблемы, которую вы пытаетесь решить.
Обучение, тестирование и оценка
модель может выбрать пути посредством нейронной сети или компьютерной графике, основанный на входы для конкретного выполнения, а также веса и смещения нейронов в сети.
В контролируемом обучении, мы покажем модель, что необходимая выходы для заданного набора входных данных и модель изменяет веса и смещения нейронов, чтобы минимизировать разницу между его выходом и правильного ответа.
Зарегистрируйтесь сейчас, чтобы узнать с мамонта интерактивные
кто является целевой аудиторией?
Темы предполагают промежуточные математике, поэтому знакомство с университетского уровня по математике-это очень полезная

DOWNLOAD






turbobit

---