Analytics Vidhya for iPhone

Tavsif

Analytics Vidhya — Hindistondagi eng yirik va dunyodagi ikkinchi yirik maʼlumotlar fanlari hamjamiyati.

Biz sizga maʼlumotlar fani, mashinani oʻrganish, chuqur oʻrganish, katta maʼlumotlar va sunʼiy intellekt (AI) tushunchalarini eng interaktiv usulda asoslardan tortib to eng yuqori darajagacha oʻrganishga yordam berishni maqsad qilganmiz.

Analytics Vidhya ilovasi maʼlumotlar fanlari boʻyicha mutaxassislar, maʼlumotlar muhandislari va maʼlumotlar fanini va mashinani oʻrganish algoritmlarini oʻrganmoqchi boʻlgan talabalar uchun kodlar bilan birga yuqori sifatli oʻquv resurslarini taqdim etadi.

Ilovadagi ba'zi mashhur postlar

2019 yilda chuqur o'rganish uchun keng qamrovli ta'lim yo'li

2019-yilda maʼlumot olimi va mashinani oʻrganish boʻyicha magistr boʻlish uchun eng yaxshi oʻrganish yoʻli

Python yordamida ma'lumotlar fanini noldan o'rganish bo'yicha to'liq qo'llanma

Mashinani o'rganish algoritmlarining asoslari (Python va R kodlari bilan)

TensorFlow yordamida neyron tarmoqlarni amalga oshirishga kirish

Python-da chuqur o'rganishni boshlash bo'yicha to'liq qo'llanma

Ace Data Science intervyuslari uchun maslahatlar va fokuslar

Siz bilishingiz kerak bo'lgan 7 turdagi regressiya texnikasi!

Pythonda Ridge va Lasso regressiyasi bo'yicha to'liq qo'llanma

Har qanday videodagi aktyorlarning ekran vaqtini hisoblash uchun chuqur o'rganish bo'yicha qo'llanma (Python kodlari bilan)

Apache Spark, RDD va Dataframelarga keng qamrovli kirish (PySpark yordamida)

Yuzni tanishga oddiy kirish (Python kodlari bilan)

Logistik regressiya haqidagi tushunchangizni tekshirish uchun 30 ta savol

R & Python-da noldan daraxtga asoslangan modellashtirish bo'yicha to'liq qo'llanma

Ma'lumotlar fanini o'rganish bo'yicha eng keng qamrovli reja

Naive Bayes algoritmini o'rganish uchun 6 ta oson qadam (Python va R kodlari bilan)

Mashina o'rganish, ma'lumotlar fanlari, ehtimollik, SQL va katta ma'lumotlar uchun eng yaxshi 28 ta cheat varaqlari

Ko'p yorliqli tasniflash muammolarini hal qilish (keys tadqiqotlari kiritilgan)

Misollardan vektor mashinasi algoritmini qo'llab-quvvatlashni tushunish (kod bilan birga)

Konvolyutsion neyron tarmoqlari (CNN) arxitekturasi noaniq

XGBoost-da parametrlarni sozlash bo'yicha to'liq qo'llanma (Python kodlari bilan)

MLR to'plami bilan R-da mashinani o'rganish usullarini mashq qilish

Chuqur o'rganish qahramonlari: Endryu Ngs intervyu seriyasidagi ma'lumot olimlari uchun eng yaxshi takliflar

Mashinani o'rganish va chuqur o'rganish algoritmlari:

Chiziqli va logistik regressiyalar

NaiveBayes

Neyron tarmoqlari

Qaror daraxtlari

Konvolyutsion neyron tarmoqlari

Uzoq qisqa muddatli xotira takrorlanuvchi neyron tarmoqlari

SVM (Vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash)

Cheklangan Boltzmann mashinalari

Cheklangan Boltzmann mashinalari

Kutubxonalar va vositalarni o'rganing:

Pandalar

Matplotlib

Scikit - o'rganing

TensorFlow

Kofe

PyTorch

XGBoost

davrlar

PySpark

Eng yaxshi toifalar va mavzular

Ma'lumotlar fan

Katta ma'lumotlar

Biznes tahlili

Chuqur o'rganish

Mashinani o'rganish

NLP (tabiiy tilni qayta ishlash)

O'rganishni mustahkamlash

Neyron tarmoq (an'anaviy va konvolyutsion)

Nazorat ostidagi ta'lim

Nazoratsiz ta'lim

Python va R-da modellashtirish

Vaqt seriyasini tahlil qilish

Ma'lumotlar muhandisligi

Bizning blog va axborot byulletenimizga 200 000 dan ortiq ro'yxatdan o'tgan foydalanuvchilarimiz va portalimizga oyiga 2,4 milliondan ortiq tashrif buyuruvchilarimiz bor. Odamlar analytics Vidhya-da fikr yurituvchi yetakchilar va soha mutaxassislaridan o‘rganish, ishga yollash, brendlash va muammolarni hal qilish/olomon manbalari bo‘yicha xakatonlarda qatnashish uchun bizning Global DataHack Platformamizda ( https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/ ) shu kabi sohalarda qatnashadilar. Sun'iy intellekt, Mashinani o'rganish, Ma'lumotlar muhandisligi, Ma'lumotni qazib olish va Advanced Analytics kabi, shuningdek, tashkilotlar uchun g'oyalarni almashish va ma'lumotlar bilan bog'liq biznes muammolarini hal qilish uchun munozaralarda qatnashadi. Oxirgi 2 yil ichida biz dunyodagi va Hindistondagi yetakchi global kompaniyalar bilan 60 dan ortiq xakatonlarda qatnashdik. Shuningdek, bizda maʼlumotlar fanining eng yaxshilari tomonidan yaratilgan kurslar uchun maxsus platformamiz (https://trainings.analyticsvidhya.com/) mavjud boʻlib, unda siz kurslarga yozilishingiz va oʻz mahoratingizni oshirishingiz mumkin.

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

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