Analytics Vidhya for iPhone

Описание

Analytics Vidhya е най-голямата общност за наука за данни в Индия и втората по големина в света.

Ние се стремим да ви помогнем да научите концепции за наука за данни, машинно обучение, дълбоко обучение, големи данни и изкуствен интелект (AI) по най-интерактивния начин от основите до много напреднали нива.

Приложението Analytics Vidhya предоставя висококачествени учебни ресурси за професионалисти в областта на науката за данни, инженери по данни и студенти, които искат да изучават наука за данни и алгоритми за машинно обучение, заедно с кодове.

Някои от популярните публикации в приложението

Цялостен път на обучение за задълбочено обучение през 2019 г

Най-добрият път за обучение, за да станете специалист по данни и да овладеете машинното обучение през 2019 г.

Пълен урок за изучаване на Data Science с Python от нулата

Основи на алгоритмите за машинно обучение (с Python и R кодове)

Въведение в внедряването на невронни мрежи с помощта на TensorFlow

Пълно ръководство за започване на задълбочено обучение в Python

Съвети и трикове за Ace Data Science интервюта

7 вида регресионни техники, които трябва да знаете!

Пълен урок за регресия на Ridge и Lasso в Python

Урок за задълбочено обучение за изчисляване на времето на екрана на актьорите във всяко видео (с кодове на Python)

Изчерпателно въведение в Apache Spark, RDDs & Dataframes (с помощта на PySpark)

Просто въведение в разпознаването на лица (с кодове на Python)

30 въпроса, за да проверите разбирането си за логистичната регресия

Пълен урок за дървовидно моделиране от нулата в R & Python

Най-изчерпателният план за обучение по Data Science

6 лесни стъпки за изучаване на алгоритъма на Naive Bayes (с кодове в Python и R)

Топ 28 Cheat Sheets за машинно обучение, наука за данни, вероятност, SQL и големи данни

Решаване на проблеми с класификацията на множество етикети (включени казуси)

Разбиране на алгоритъма на Support Vector Machine от примери (заедно с код)

Архитектурата на конволюционните невронни мрежи (CNN) е демистифицирана

Пълно ръководство за настройка на параметри в XGBoost (с кодове в Python)

Практикуване на техники за машинно обучение в R с MLR пакет

Heroes of Deep Learning: Топ изводи за амбициозни специалисти по данни от поредицата интервюта на Andrew Ngs

Алгоритми за машинно обучение и дълбоко обучение:

Линейни и логистични регресии

NaiveBayes

Невронни мрежи

Дървета на решенията

Конволюционни невронни мрежи

Повтарящи се невронни мрежи с дългосрочна и краткосрочна памет

SVM (Машини за поддържащи вектори)

Ограничени Болцман машини

Ограничени Болцман машини

Научете библиотеки и инструменти:

панди

Matplotlib

Scikit-учете

TensorFlow

Кафе

PyTorch

XGBoost

епохи

PySpark

Топ категории и теми

Наука за данни

Голяма информация

Бизнес анализи

Дълбоко обучение

Машинно обучение

NLP (обработка на естествен език)

Обучение с подсилване

Невронна мрежа (традиционна и конволюционна)

Контролирано обучение

Учене без надзор

Моделиране в Python и R

Анализ на времеви редове

Инженеринг на данни

Имаме повече от 200 000 регистрирани потребители на нашия блог и бюлетин и повече от 2,4 милиона месечни посещения на нашия портал. Хората се ангажират с Analytics Vidhya, за да се учат от лидери на мисълта и експерти от индустрията, да участват в хакатони за наемане, брандиране и разрешаване на проблеми/набиране на тълпи на нашата Global DataHack платформа (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) в области като като изкуствен интелект, машинно обучение, инженеринг на данни, извличане на данни и усъвършенстван анализ, а също така участват в дискусии за споделяне на идеи и решаване на свързани с данни бизнес проблеми за организации. През последните 2 години участвахме в повече от 60 хакатона с някои от водещите световни компании в света и в Индия. Имаме и специална платформа за курсове (https://trainings.analyticsvidhya.com/), създадена от най-добрите в науката за данни, където можете да се запишете на курсове и да усъвършенствате своя набор от умения.

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

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