Analytics Vidhya for iPhone

Тавсифи

Analytics Vidhya бузургтарин ҷомеаи илмии маълумот дар Ҳиндустон ва 2-умин ҷомеаи ҷаҳонист.

Мо мақсад дорем, ки ба шумо дар омӯхтани мафҳумҳои илми маълумот, омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ, додаҳои калон ва зеҳни сунъӣ (AI) ба таври интерактивӣ аз асосҳо то сатҳи хеле пешрафта кӯмак расонем.

Замимаи Analytics Vidhya барои мутахассисони илми маълумот, муҳандисони додаҳо ва донишҷӯёне, ки мехоҳанд алгоритмҳои илми маълумот ва омӯзиши мошинро дар якҷоягӣ бо рамзҳо омӯзанд, захираҳои баландсифати омӯзиширо таъмин мекунад.

Баъзе аз паёмҳои маъмул дар барнома

Роҳи ҳамаҷонибаи омӯзиш барои омӯзиши амиқ дар 2019

Роҳи ниҳоии омӯзиш барои шудан олими маълумот ва устоди омӯзиши мошин дар соли 2019

Як дастури мукаммал барои омӯхтани илми маълумот бо Python аз сифр

Асосҳои алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ (бо кодҳои Python ва R)

Муқаддима ба татбиқи шабакаҳои нейрон бо истифода аз TensorFlow

Дастури мукаммал оид ба оғози омӯзиши амиқ дар Python

Маслиҳатҳо ва ҳилаҳо барои мусоҳибаҳои Ace Data Science

7 намуди усулҳои регрессияро шумо бояд донед!

Як дастури мукаммал оид ба регрессияи Ridge ва Lasso дар Python

Дастури омӯзиши амиқ барои ҳисоб кардани вақти экрани актёрҳо дар ҳама гуна видео (бо рамзҳои Python)

Муқаддимаи ҳамаҷониба ба Apache Spark, RDDs & Dataframes (бо истифода аз PySpark)

Муқаддимаи оддӣ ба шинохти чеҳра (бо рамзҳои Python)

30 Саволҳо барои санҷиши фаҳмиши шумо дар бораи регрессияи логистикӣ

Як дастури мукаммал оид ба моделсозӣ дар асоси дарахт аз сифр дар R & Python

Нақшаи мукаммалтарин оид ба омӯзиши маълумот

6 Қадамҳои осон барои омӯхтани алгоритми Наиве Байес (бо рамзҳо дар Python ва R)

Беҳтарин 28 варақаҳои фиреб барои омӯзиши мошинсозӣ, илми маълумот, эҳтимолият, SQL ва маълумоти калон

Ҳалли мушкилоти таснифоти бисёрҷабҳа (таҳқиқоти мисолӣ дохил карда шудааст)

Фаҳмидани алгоритми мошини Вектори Дастгирӣ аз мисолҳо (дар якҷоягӣ бо код)

Архитектураи шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ (CNNs) нофаҳмо шудааст

Дастури мукаммал оид ба танзими параметрҳо дар XGBoost (бо рамзҳо дар Python)

Таҷрибаи усулҳои омӯзиши мошин дар R бо бастаи MLR

Қаҳрамонони омӯзиши амиқ: Роҳҳои беҳтарин барои донишмандони маълумот аз силсилаи мусоҳибаҳои Эндрю Нгс

Алгоритмҳои омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ:

Регрессияҳои хатӣ ва логистикӣ

NaiveBayes

Шабакаҳои нейронӣ

Дарахтони қарорҳо

Шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ

Шабакаҳои нейронии такрории хотираи кӯтоҳмуддати дароз

SVM (Мошинҳои вектории дастгирӣ)

Мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann

Мошинҳои маҳдудшудаи Boltzmann

Китобхонаҳо ва асбобҳоро омӯзед:

Пандаҳо

Матплотлиб

Scikit-омӯзед

TensorFlow

Кафе

PyTorch

XGBoost

давраҳо

PySpark

Категорияҳо ва мавзӯъҳои олӣ

Илми маълумот

Маълумоти калон

Таҳлили тиҷорат

Омӯзиши амиқ

Омӯзиши мошинҳо

NLP (коркарди забони табиӣ)

Омӯзиши таҳким

Шабакаи нейронӣ (анъанавӣ ва конволютсионӣ)

Омӯзиши назоратшаванда

Омӯзиши беназорат

Моделсозӣ дар Python ва R

Таҳлили силсилаи вақт

Муҳандисии маълумот

Мо зиёда аз 200,000 корбарони ба қайд гирифташуда дар блог ва бюллетени мо ва зиёда аз 2,4 миллион боздидҳои моҳона ба портали мо дорем. Одамон ба Analytics Vidhya машғул мешаванд, то аз пешвоёни андеша ва коршиносони соҳа омӯзанд, дар кироя, брендинг ва ҳалли мушкилот/ҳакатонҳои ҷустуҷӯи издиҳом дар Платформаи Global DataHack ( https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) дар чунин соҳаҳо иштирок кунанд. ҳамчун зеҳни сунъӣ, омӯзиши мошинсозӣ, муҳандисии додаҳо, истихроҷи додаҳо ва таҳлили пешрафта ва инчунин дар муҳокимаҳо барои мубодилаи ғояҳо ва ҳалли мушкилоти тиҷорати марбут ба додаҳо барои созмонҳо иштирок мекунанд. Дар давоми 2 соли охир мо дар зиёда аз 60 хакатон бо баъзе аз ширкатҳои пешрафтаи ҷаҳонӣ дар ҷаҳон ва Ҳиндустон машғулем. Мо инчунин як платформаи махсус барои курсҳо дорем (https://trainings.analyticsvidhya.com/), ки аз ҷониби беҳтарин дар илми маълумот сохта шудааст, ки дар он шумо метавонед дар курсҳо номнавис шавед ва маҳорати худро такмил диҳед.

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

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