Analytics Vidhya for iPhone

Opis

Analytics Vidhya je najveća indijska i druga najveća zajednica za podatkovnu znanost u svijetu.

Cilj nam je pomoći vam da naučite koncepte znanosti o podacima, strojnog učenja, dubinskog učenja, velikih podataka i umjetne inteligencije (AI) na najinteraktivniji način od osnova do vrlo naprednih razina.

Aplikacija Analytics Vidhya pruža visokokvalitetne resurse za učenje za stručnjake u znanosti o podacima, inženjere podataka i studente koji žele proučavati znanost o podacima i algoritme strojnog učenja, zajedno s kodovima.

Neki od popularnih postova u aplikaciji

Sveobuhvatni put učenja za duboko učenje u 2019

Vrhunski put učenja da postanete podatkovni znanstvenik i ovladate strojnim učenjem u 2019.

Potpuni vodič za učenje znanosti o podacima s Pythonom od nule

Osnove algoritama strojnog učenja (s Python i R kodovima)

Uvod u implementaciju neuronskih mreža pomoću TensorFlowa

Potpuni vodič za početak dubinskog učenja u Pythonu

Savjeti i trikovi za uspješne intervjue u znanosti o podacima

7 vrsta tehnika regresije koje biste trebali znati!

Potpuni vodič o Ridge i Lasso regresiji u Pythonu

Vodič za duboko učenje za izračunavanje vremena pred ekranom glumaca u bilo kojem videu (s Python kodovima)

Sveobuhvatni uvod u Apache Spark, RDD-ove i podatkovne okvire (pomoću PySpark-a)

Jednostavan uvod u prepoznavanje lica (s Python kodovima)

30 pitanja za provjeru vašeg razumijevanja logističke regresije

Potpuni vodič o modeliranju temeljenom na stablu od nule u R & Pythonu

Najopsežniji plan učenja znanosti o podacima

6 jednostavnih koraka za učenje naivnog Bayesovog algoritma (s kodovima u Pythonu i R)

28 najboljih varalica za strojno učenje, znanost o podacima, vjerojatnost, SQL i velike podatke

Rješavanje problema s klasifikacijom s više oznaka (uključene studije slučaja)

Razumijevanje algoritma Support Vector Machine iz primjera (zajedno s kodom)

Demistificirana arhitektura konvolucijskih neuronskih mreža (CNN).

Potpuni vodič za podešavanje parametara u XGBoostu (s kodovima u Pythonu)

Vježbanje tehnika strojnog učenja u R s MLR paketom

Heroji dubinskog učenja: Najbolji dodaci za ambiciozne podatkovne znanstvenike iz serije intervjua Andrewa Ngs-a

Algoritmi strojnog i dubokog učenja:

Linearna i logistička regresija

NaiveBayes

Neuronske mreže

Stabla odlučivanja

Konvolucijske neuronske mreže

Ponavljajuće neuronske mreže dugog kratkoročnog pamćenja

SVM (Support Vector Machines)

Ograničeni Boltzmannovi strojevi

Ograničeni Boltzmannovi strojevi

Naučite biblioteke i alate:

Pande

Matplotlib

Scikit-nauči

TensorFlow

Caffe

PyTorch

XGBoost

ere

PySpark

Najbolje kategorije i teme

Znanost o podacima

Veliki podaci

Poslovna analitika

Duboko učenje

Strojno učenje

NLP (obrada prirodnog jezika)

Učenje s pojačanjem

Neuralna mreža (tradicionalna i konvolucijska)

Nadzirano učenje

Učenje bez nadzora

Modeliranje u Pythonu i R

Analiza vremenskih serija

Data Engineering

Imamo više od 200.000 registriranih korisnika na našem blogu i newsletteru te više od 2,4 milijuna mjesečnih posjeta na našem portalu. Ljudi se angažiraju na Analytics Vidhya kako bi učili od vodećih ljudi i stručnjaka iz industrije, sudjelovali u hackathonima zapošljavanja, brendiranja i rješavanja problema/crowd sourcinga na našoj globalnoj platformi DataHack (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) u područjima kao što su poput umjetne inteligencije, strojnog učenja, podatkovnog inženjeringa, rudarenja podataka i napredne analitike, a također se uključite u rasprave za razmjenu ideja i rješavanje poslovnih problema povezanih s podacima za organizacije. Tijekom protekle 2 godine sudjelovali smo u više od 60 hackathona s nekim od vodećih globalnih kompanija u svijetu i Indiji. Imamo i posebnu platformu za tečajeve (https://trainings.analyticsvidhya.com/) koju su izradili najbolji u znanosti o podacima gdje se možete upisati na tečajeve i izoštriti svoje vještine.

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

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