Курс по машинному обучению от сообщества OpenDataScience

1. Pandas
2. Визуализация
3. Классификация, деревья решений
4. Логистическая регрессия
5. Случайный лес
6. Регрессия, работа с признаками

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=dEFxoyJhm3Y&list=PLZSPcxXPEZVoaCDSEtrrSq2i_ewYqrzZE

#data_analysis

10 рецептов машинного обучения от разработчиков Google

В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы Machine Learning для начинающих аналитиков данных.

https://proglib.io/p/google-ml-recipes/

#data_analysis

Обучение без учителя: 4 метода кластеризации данных на Python

Описаны четыре популярных метода обучения без учителя для кластеризации данных с соответствующими примерами программного кода на Python.

https://proglib.io/p/unsupervised-ml-with-python/

#python #data_analysis

8 лучших ресурсов для самостоятельного изучения Machine Learning

Ян Лекун, директор AI Research в Facebook и профессор Нью-Йоркского университета, раскрывает секреты успешного самообучения в сфере Machine Learning.

https://proglib.io/p/machine-learning-ai/

#data_analysis

Как анализировать данные с Python библиотеками Pandas и Numpy

https://www.youtube.com/watch?v=lLf6Qt6wSJ8

#python #data_analysis

Python для Data Science: 8 понятий, которые важно помнить

https://proglib.io/p/python-data-science/

#data_analysis #python

Советы по глубокому обучению: распознавание объектов в 10 строк

https://proglib.io/p/deep-learning-advice/

#python #data_analysis

Крупнейшая подборка Python-каналов на Youtube

https://proglib.io/p/python-youtube/

#python #digest

Вы все ещё тратите время на подготовку отчетов в Excel и анализ данных занимает у много времени?

Современная серьезная аналитика невозможна без владения Python.
Python позволяет решать аналитической задачи любой сложности и гораздо эффективнее, чем при работе с Excel или BI системами. Большинство сложных задач решаются несколькими строчками кода.

В Skillfactory сейчас открыт набор на онлайн-курс “Python для анализа данных” → https://bit.ly/2L6EQAB и кроме того проходит акция, по которой вы можете купить 2 курса по цене 1 🔥

Курс позволяет освоить Python для анализа данных с нуля. Курс рассчитан на тех, кто не умеет программировать, но хочет научиться. Для практики используются реальные задачи, которые решают аналитики.

На протяжении всего обучения у вас будет поддержка автора и куратора курса. Вы сможете получить ответ на любой вопрос

Получить полную программу курса можно по ссылке → https://bit.ly/2L6EQAB

Актуальная математика

1. Кластеризация
2. Коллективные эффекты в топологии
3. Математика в нейронных сетях
4. Изгибаемые многогранники
5. Интегрируемая геометрия
6. Многомасштабные взаимодействия

Ссылка на плейлист: https://www.youtube.com/watch?v=2bjD0noF_DY&list=PLh6dVTO7f4FZvB_nildtxmVBWzNLr4Un_

#math #common

От новичка до профи в машинном обучении за 3 месяца

https://proglib.io/p/ml-3months/

#data_analysis

Этим субботним утром предлагаем ознакомиться с курсом от «Академии искусственного интеллекта» по искусственному интеллекту и машинному обучению.

1. Искусственный интеллект сегодня
2. Истоки ИИ 1950-1990
3. Недавние вехи ИИ
4. Новейшие разработки ИИ
5. Резюме
6. Введение в машинное обучение
7. Обучение с учителем
8. Модели машинного обучения
9. Пример задачи машинного обучения

Смотреть курс:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLxF_rYtB5vBC6MIx4Y3VX_O67jX0iG6U-

Мы собрали материалы, которые помогут стать специалистом по Data Science.

https://proglib.io/p/data-science-basics/

#data_science #python

Редакция Библиотеки программиста подготовила подборку интересных и популярных проектов по машинному обучению, которые вдохновят вас.

https://proglib.io/p/opensource-machine-learning/

#ml #middle

Машинное Обучение

#data_analysis #novice

1. Введение в машинное обучение
2. Методы обработки данных. Задача классификации
3. Линейные модели
4. Отбор признаков и понижение размерности
5. Решающие деревья и ансамбли. Градиентный бустинг
6. Кластеризация

https://www.youtube.com/playlist?list=PL0Ks75aof3Ti5IBKAD4234VkMVnI4ecky

27 лучших шпаргалок по машинному обучению и Python.
Шпаргалки освободят ваш разум для более важных задач.

https://proglib.io/p/ds-cheatsheets

Действительно полезный контент!

Русскоязычный курс по глубокому обучению от МФТИ. Рекомендуем!

https://deepmipt.github.io/dlschl/

Нейронные сети за 30 минут: от теории до практики.

Автор видео расскажет что такое нейронные сети, и как они используются. За 30 минут вы узнаете минимально необходимую теорию, а так же сможете написать свою первую многослойную нейронную сеть самостоятельно (она займет не более 50 строк кода!).

https://www.youtube.com/watch?v=AZG0j0pNY-4