з-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning. Программа курса: 1. Место машинного обучения в области искусственного интеллекта 2. Задачи классификации: бинарная и множественная классификация 3. Задачи регрессии 4. Задача кластеризации 5. Использование моделей машинного обучения в production
Организатор: BigDataSchool
Наша компания «Школа Больших Данных» предлагаем уникальные практические курсы по Big Data (большие данные) а также материалы, новости, документы по следующим направлениям: Большие данные, Data Mining, Internet of Things, Industrial Internet of Things, цифровая трансформация, компоненты экосистемы Hadoop, Apache Spark,Kafka, NiFi, AirFlow,HBase, NoSQL, построение распределенных кластерных систем хранения больших данных и озер данных (Data Lakes) на платформах Cloudera Distributed Hadoop, Аренадата Hadoop, HortonWorks Data Platform и многое другое.
з-дневный практический курс по основам машинного обучения для специалистов по аналитике данных, разработчиков и руководителей, которые хотят освоить базовые понятия Machine Lerning.Программа курса:1. Место машинного обучения в области искусственного интеллекта2. Задачи классификации: бинарная и множественная классификация3. Задачи регрессии4. Задача кластеризации5. Использование моделей машинного обучения в production Организатор: BigDataSchool Наша компания «Школа Больших Данных» предлагаем уникальные практические курсы по Big Data (большие данные) а также материалы, новости, документы по следующим направлениям: Большие данные, Data Mining, Internet of Things, Industrial Internet of Things, цифровая трансформация, компоненты экосистемы Hadoop, Apache Spark,Kafka, NiFi, AirFlow,HBase, NoSQL, построение распределенных кластерных систем хранения больших данных и озер данных (Data Lakes) на платформах Cloudera Distributed Hadoop, Аренадата Hadoop, HortonWorks Data Platform и многое другое.
