• Образовательная площадка Eground

    БОЛЕЕ 100 000+ ОБУЧАЮЩИХ КУРСОВ • ОБНОВЛЕНИЕ СЫЛОК

    БОЛЕЕ 600+ ПОЛОЖИТЕЛЬНЫХ ОТЗЫВОВ

    Отзывы Начать изучение
  • Получи готовый онлайн-бизнес!

    Бизнес под ключ - от создателей популярных форумов!

    Эксклюзивное предложение для пользователей EGround

    Подробнее
  • НаПИШИ ОТЗЫВ - ПОЛУЧИ ДОСТУП!

    Хочешь бесплатно ссылку к одной теме?

    Смотри условия акции!

    Подробнее

Скоро! Контролируемое машинное обучение: проверьте свои навыки на практике [Udemy] [Faisal Zamir]

  • Автор темы EGround
  • Дата начала
EGround

EGround

Редактор
Сообщения
6.495
Реакции
22

Контролируемое машинное обучение: проверьте свои навыки на практике [Udemy] [Faisal Zamir]​


 обуч.jpg


Supervised Machine Learning: Test Your Skills with Practice

Enhance Your Skills, Ace Exams: Dive Deep into Supervised Machine Learning with Comprehensive Practice Tests!
Авторы: Faisal Zamir, Python AI ML DL DS Quiz Maker

Курс на английском языке


Спойлер: Оригинал описания: Supervised Machine Learning: Test Your Skills with Practice

Welcome to "Supervised Machine Learning: Test Your Skills with Practice Exams"! This course is your ultimate destination for refining your grasp of supervised machine learning concepts and models crucial for acing your upcoming exam. Designed with user-friendly readability in mind, this comprehensive program offers a plethora of practice quizzes aimed at reinforcing your understanding of key topics such as random forests, Naive Bayes, and diverse machine learning models.

Whether you're a Python data science enthusiast or a novice venturing into the realm of data analysis, these practice exams serve as your dedicated tool to solidify your knowledge.

Outline for Supervised Machine Learning

1. Simple:


  • Introduction to Supervised Learning
  • Basics of Regression and Classification
  • Understanding Overfitting and Underfitting

2. Intermediate:

  • Decision Trees and Random Forests
  • Naive Bayes Classifier
  • Evaluation Metrics in Supervised Learning

3. Complex:

  • Support Vector Machines (SVM)
  • Ensemble Methods in Machine Learning
  • Feature Engineering and Selection in Supervised Learning

A Simplified Learning Approach Tailored for Exam Excellence

Led by an instructor who embraces the 'lazy programmer' philosophy, this course simplifies complex supervised learning principles, ensuring a clear and thorough learning experience. Explore the depths of SHAP (Shapley Additive exPlanations) and unravel the intricacies of data science's supervised machine learning, all within the confines of this engaging educational platform.

In this course, which covers 14% of your exam syllabus, you'll immerse yourself in the world of supervised machine learning, gaining confidence in your abilities to navigate the multifaceted landscape of machine learning. Join us on this transformative learning journey and equip yourself with the skills needed to triumph over the challenges of supervised machine learning in Python. Let's embark together on the path to exam success!
Повысьте свои навыки, сдайте экзамены Ace: погрузитесь глубже в контролируемое машинное обучение с помощью комплексных практических тестов.

Включено в курс:


  • Обзор контролируемого машинного обучения 5 вопросов
  • Простой тест по машинному обучению с учителем 212 вопросов
  • Промежуточный тест по контролируемому машинному обучению 203 вопроса
  • Комплексный тест по контролируемому машинному обучению

Добро пожаловать в «Машинное обучение с учителем: проверьте свои навыки с помощью практических экзаменов»! Этот курс — ваше идеальное место для совершенствования вашего понимания концепций и моделей контролируемого машинного обучения, имеющих решающее значение для успешной сдачи предстоящего экзамена. Эта комплексная программа, разработанная с учетом удобства чтения, предлагает множество практических тестов, направленных на углубление вашего понимания таких ключевых тем, как случайные леса, наивный Байес и разнообразные модели машинного обучения.

Схема контролируемого машинного обучения
1. Просто:
Введение в контролируемое обучение
Основы регрессии и классификации
Понимание переоснащения и недостаточного оснащения

2. Промежуточный:
Деревья решений и случайные леса
Наивный байесовский классификатор
Метрики оценки в контролируемом обучении

3. Комплекс:
Машины опорных векторов (SVM)
Ансамблевые методы в машинном обучении
Разработка функций и выбор в контролируемом обучении
Упрощенный подход к обучению, созданный для достижения высоких результатов на экзамене

Стоимость: 1550 руб.


Материал «Контролируемое машинное обучение: проверьте свои навыки на практике [Udemy] [Faisal Zamir]», возможно, скоро появится на EGROUND.
Воспользуйтесь поиском, может быть, он уже опубликован.
 
Сверху Снизу