Об этом приложении
Analytics Vidhya является крупнейшим в Индии и 2 -м по величине в мире сообществом данных.Мы стремимся помочь вам изучить концепции машинного обучения, глубокого обучения, больших данных и искусственного интеллекта (ИИ) наиболее интерактивным образом от оснований до очень продвинутых уровней.
Analytics Vidhya App предоставляет высококачественные учебные ресурсы для специалистов по науке о данных, инженеров данных и студентов, которые хотят изучать алгоритмы науки о данных и машинного обучения, а также коды.
Некоторые из популярных постов в приложении
• Комплексный путь обучения для глубокого обучения в 2019 году
• Окончательный путь обучения, чтобы стать ученым для данных и мастер -машинного обучения в 2019 году.
• Полное руководство по изучению науки о данных с Python с нуля
• Основы алгоритмов машинного обучения (с кодами Python и R)
• Введение в реализацию нейронных сетей с использованием TensorFlow
• Полное руководство по началу работы с глубоким обучением в Python
• Гайки и болты обучения армирования: планирование на основе моделей с использованием динамического программирования
• 7 типов методов регрессии, которые вы должны знать!
• Полный учебник по регрессии Риджа и Лассо в Python
• Учебное пособие по глубокому обучению для расчета времени экрана актеров в любом видео (с кодами Python)
• Комплексное введение в Apache Spark, RDD и DataFrames (с использованием pyspark)
• Простое введение в распознавание лица (с кодами Python)
• 30 вопросов, чтобы проверить ваше понимание логистической регрессии
• Полный учебник по моделированию на основе дерева с нуля в R и Python
• Самый полный план обучения науке о данных
• 6 простых шагов для изучения наивного байеса -алгоритма (с кодами в Python и R)
• 28 лучших чит -листов для машинного обучения, науки о данных, вероятности, SQL и больших данных
• Решение задач классификации с несколькими маркировкой (включены тематические исследования)
• Понимание алгоритма машинного вектора поддержки из примеров (вместе с кодом)
• Архитектура сверточных нейронных сетей (CNNS) демистифицирована
• Полное руководство по настройке параметров в XGBOOST (с кодами в Python)
• Практикующие методы машинного обучения в R с пакетом MLR
• Герои глубокого обучения: лучшие выводы для начинающих ученых данных из серии интервью Эндрю Нг
Алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения:
• Линейные и логистические регрессии
• Наивбаи
• Нейронные сети
• Деревья решений
• Служба нейронных сетей
• Длинная краткосрочная память - повторяющиеся нейронные сети
• SVM (вспомогательные векторные машины)
• Ограниченные машины Больцмана
• Ограниченные машины Больцмана
Узнайте библиотеки и инструменты:
• Панды
• matplotlib
• Scikit-learn
• Tensorflow
• Caffe
• Pytorch
• XGBOOST
• Эра
• Pyspark
Лучшие категории и темы
Наука данных
Большие данные
Бизнес -аналитика
Глубокое обучение
Машинное обучение
NLP (обработка естественного языка)
Подкрепление обучения
Нейронная сеть (традиционная и сверточная)
Контролируемое обучение
Неконтролируемое обучение
Моделирование в Python и R
Анализ временных рядов
Data Engineering
У нас более 200 000 зарегистрированных пользователей в нашем блоге и информационном бюллетене и более 2,4 миллиона ежемесячных посещений на нашем портале. Люди участвуют в аналитике Vidhya, чтобы узнать у лидеров мышления и отраслевых экспертов, участвовать в найме, брендинге и решении проблем/краудсинга в качестве искусственного интеллекта, машинного обучения, разработки данных, интеллектуального анализа данных и передовой аналитики, а также участвовать в обсуждениях для обмена идеями и решения бизнес -задач, связанных с данными для организаций. За последние 2 года мы участвовали в более чем 60 хакатонах с некоторыми из ведущих мировых компаний в мире и в Индии. У нас также есть специальная платформа для курсов (https://trainings.analyticsvidhya.com/), созданные лучшими в науке о данных, где вы можете зарегистрироваться на курсах и отточить свои навыки.
Конфиденциальность: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
Условия: https://www.analyticsvidhya.com/terms/
