Analytics Vidhya for iPhone

Опис

Analytics Vidhya є найбільшою в Індії та другою у світі спільнотою наукових даних.

Ми прагнемо допомогти вам вивчити концепції науки про дані, машинного навчання, глибокого навчання, великих даних і штучного інтелекту (ШІ) у найбільш інтерактивний спосіб, починаючи з основ і закінчуючи дуже просунутими рівнями.

Додаток Analytics Vidhya надає високоякісні навчальні ресурси для професіоналів з обробки даних, інженерів із обробки даних і студентів, які хочуть вивчати науку про дані та алгоритми машинного навчання, а також коди.

Деякі з популярних публікацій у додатку

Комплексний шлях навчання для глибокого навчання в 2019 році

Кращий навчальний шлях, щоб стати спеціалістом із обробки даних і оволодіти машинним навчанням у 2019 році

Повний навчальний посібник із вивчення Data Science за допомогою Python з нуля

Основи алгоритмів машинного навчання (з кодами Python і R)

Вступ до впровадження нейронних мереж за допомогою TensorFlow

Повний посібник із початку роботи з глибоким навчанням на Python

Поради та підказки для інтерв’ю Ace Data Science

7 типів методів регресії, які вам варто знати!

Повний навчальний посібник із регресії Ridge і Lasso в Python

Посібник із глибокого навчання для розрахунку часу використання акторів у будь-якому відео (з кодами Python)

Комплексний вступ до Apache Spark, RDD і Dataframes (з використанням PySpark)

Простий вступ до розпізнавання облич (з кодами Python)

30 запитань, щоб перевірити ваше розуміння логістичної регресії

Повний навчальний посібник із моделювання на основі дерева з нуля в R & Python

Найповніший навчальний план Data Science

6 простих кроків для вивчення простого алгоритму Байєса (з кодами на Python і R)

28 найкращих шпаргалок для машинного навчання, науки про дані, ймовірності, SQL і великих даних

Вирішення проблем із класифікацією кількох міток (включено тематичні дослідження)

Розуміння алгоритму Support Vector Machine на основі прикладів (разом із кодом)

Демістифікована архітектура згорткових нейронних мереж (CNN).

Повний посібник із налаштування параметрів у XGBoost (з кодами на Python)

Відпрацювання техніки машинного навчання в R з пакетом MLR

Герої глибокого навчання: найкращі висновки для початківців дослідників даних із серії інтерв’ю Ендрю Нгса

Алгоритми машинного та глибокого навчання:

Лінійна та логістична регресії

НаївБайєс

Нейронні мережі

Дерева рішень

Згорткові нейронні мережі

Довготривала короткочасна пам'ять, рекурентні нейронні мережі

SVM (машини опорних векторів)

Обмежені машини Больцмана

Обмежені машини Больцмана

Вивчіть бібліотеки та інструменти:

панди

Matplotlib

Scikit-Learn

TensorFlow

Кафе

PyTorch

XGBoost

епохи

PySpark

Найпопулярніші категорії та теми

Data Science

Великі дані

Бізнес аналітика

Глибоке навчання

Машинне навчання

НЛП (обробка природної мови)

Навчання з підкріпленням

Нейронна мережа (традиційна та згорточна)

Контрольоване навчання

Навчання без контролю

Моделювання в Python і R

Аналіз часових рядів

Інженерія даних

У нашому блозі та інформаційному бюлетені зареєстровано понад 200 000 користувачів і понад 2,4 мільйона відвідувань нашого порталу щомісяця. Люди залучаються до Analytics Vidhya, щоб навчатися у лідерів думок і експертів галузі, брати участь у хакатонах з найму, брендингу та вирішення проблем/краудсорсингу на нашій глобальній платформі DataHack (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) у таких сферах, як як штучний інтелект, машинне навчання, розробка даних, інтелектуальний аналіз даних і розширена аналітика, а також брати участь в обговореннях, щоб обмінюватися ідеями та розв’язувати бізнес-проблеми організацій, пов’язані з даними. За останні 2 роки ми взяли участь у більш ніж 60 хакатонах з деякими з провідних світових компаній у світі та в Індії. У нас також є спеціальна платформа для курсів (https://trainings.analyticsvidhya.com/), створена найкращими в галузі науки про дані, де ви можете записатися на курси та вдосконалити свої навички.

Конфіденційність: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

Умови: https://www.analyticsvidhya.com/terms/