Analytics Vidhya for iPhone

La description

Analytics Vidhya est la plus grande communauté de science des données en Inde et la deuxième au monde.

Notre objectif est de vous aider à apprendre les concepts de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'apprentissage en profondeur, du big data et de l'intelligence artificielle (IA) de la manière la plus interactive, des bases jusqu'aux niveaux très avancés.

L'application Analytics Vidhya fournit des ressources d'apprentissage de haute qualité pour les professionnels de la science des données, les ingénieurs de données et les étudiants qui souhaitent étudier la science des données et les algorithmes d'apprentissage automatique, ainsi que les codes.

Certains des messages populaires sur l'application

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Le parcours d'apprentissage ultime pour devenir un scientifique des données et maîtriser l'apprentissage automatique en 2019

Un tutoriel complet pour apprendre la science des données avec Python à partir de zéro

L'essentiel des algorithmes d'apprentissage automatique (avec Python et codes R)

Une introduction à la mise en œuvre de réseaux de neurones à l'aide de TensorFlow

Un guide complet sur la prise en main de l'apprentissage en profondeur en Python

Trucs et astuces pour les entretiens Ace Data Science

7 types de techniques de régression que vous devez connaître !

Un tutoriel complet sur la régression Ridge et Lasso en Python

Tutoriel d'apprentissage en profondeur pour calculer le temps d'écran des acteurs dans n'importe quelle vidéo (avec des codes Python)

Introduction complète à Apache Spark, aux RDD et aux dataframes (avec PySpark)

Une introduction simple à la reconnaissance faciale (avec des codes Python)

30 questions pour tester votre compréhension de la régression logistique

Un tutoriel complet sur la modélisation arborescente à partir de zéro dans R & Python

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6 étapes faciles pour apprendre l'algorithme Naive Bayes (avec des codes en Python et R)

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Résolution des problèmes de classification multi-étiquettes (études de cas incluses)

Comprendre l'algorithme Support Vector Machine à partir d'exemples (avec le code)

L'architecture des réseaux de neurones convolutifs (CNN) démystifiée

Guide complet de réglage des paramètres dans XGBoost (avec des codes en Python)

Pratiquer des techniques d'apprentissage automatique dans R avec le package MLR

Héros de l'apprentissage en profondeur : principaux points à retenir pour les scientifiques de données en herbe de la série d'entrevues d'Andrew Ngs

Algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur :

Régressions linéaires et logistiques

Naïf Bayes

Les réseaux de neurones

Arbres de décision

Réseaux de neurones convolutifs

Réseaux de neurones récurrents à mémoire longue et à court terme

SVM (machines à vecteurs de support)

Machines Boltzmann restreintes

Machines Boltzmann restreintes

Apprenez les bibliothèques et les outils :

Pandas

Matplotlib

Scikit-apprendre

TensorFlow

Café

TorchePy

XGBoost

époques

PySparkName

Principales catégories et sujets

Science des données

Big Data

Analyse commerciale

L'apprentissage en profondeur

Apprentissage automatique

TAL (Traitement du Langage Naturel)

Apprentissage par renforcement

Réseau neuronal (traditionnel et convolutif)

Enseignement supervisé

Apprentissage non supervisé

Modélisation en Python et R

Analyse des séries chronologiques

Ingénierie des données

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