Последние темы автора:
- [Татьяна Сахарчук] Онлайн клуб Школы движения. Восстановление здоровья- PRO Печень (2023)
- [Александр Пуминов] Денежный Авито (2023)
- [Udemy] Дмитрий Катаев - Курс «Вакуумный массаж баночками» (2023)
- [GoodMaster] Артем Барановский - Видеоинструкция: имитация плитки (2023)
- [Алена Поликарпова] Набор кистей для Procreate + холсты в подарок. Procreate Time of Magic (2023)
- #1
Голосов: 0
[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME - Описание курса
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.