Analytics Vidhya for iPhone

คำอธิบาย

Analytics Vidhya เป็นชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดและใหญ่เป็นอันดับ 2 ของโลกในอินเดีย

เรามุ่งหวังที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล แมชชีนเลิร์นนิง การเรียนรู้เชิงลึก บิ๊กดาต้า และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในลักษณะที่โต้ตอบได้มากที่สุดตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับขั้นสูง

แอป Analytics Vidhya มีแหล่งข้อมูลการเรียนรู้คุณภาพสูงสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักเรียนที่ต้องการศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องพร้อมกับโค้ด

โพสต์ยอดนิยมบางส่วนในแอป

เส้นทางการเรียนรู้ที่ครอบคลุมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกในปี 2019

สุดยอดเส้นทางการเรียนรู้สู่การเป็น Data Scientist และ Master Machine Learning ในปี 2019

บทช่วยสอนฉบับสมบูรณ์เพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย Python ตั้งแต่เริ่มต้น

สาระสำคัญของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง (พร้อมรหัส Python และ R)

บทนำสู่การใช้โครงข่ายประสาทเทียมโดยใช้ TensorFlow

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการเริ่มต้นการเรียนรู้เชิงลึกใน Python

เคล็ดลับและเคล็ดลับในการสัมภาษณ์ Data Science ของ Ace

เทคนิคการถดถอย 7 ประเภทที่คุณควรรู้!

บทช่วยสอนฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการถดถอยของ Ridge และ Lasso ใน Python

บทช่วยสอนการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อคำนวณเวลาหน้าจอของนักแสดงในวิดีโอใด ๆ (ด้วยรหัส Python)

บทนำที่ครอบคลุมเกี่ยวกับ Apache Spark, RDDs & Dataframes (โดยใช้ PySpark)

ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับการจดจำใบหน้าอย่างง่าย (ด้วยรหัส Python)

30 คำถามเพื่อทดสอบความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับการถดถอยโลจิสติก

บทแนะนำที่สมบูรณ์เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองตามต้นไม้ตั้งแต่เริ่มต้นใน R & Python

แผนการเรียนรู้ Data Science ที่ครอบคลุมที่สุด

6 ขั้นตอนง่าย ๆ ในการเรียนรู้อัลกอริทึม Naive Bayes (พร้อมรหัสใน Python และ R)

แผ่นโกง 28 อันดับแรกสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง, วิทยาศาสตร์ข้อมูล, ความน่าจะเป็น, SQL & Big Data

การแก้ปัญหาการจำแนกหลายฉลาก (รวมกรณีศึกษา)

ทำความเข้าใจอัลกอริธึม Support Vector Machine จากตัวอย่าง (พร้อมกับโค้ด)

สถาปัตยกรรมของ Convolutional Neural Networks (CNNs) ทำให้กระจ่างขึ้น

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับการปรับแต่งพารามิเตอร์ใน XGBoost (พร้อมรหัสใน Python)

ฝึกเทคนิค Machine Learning ใน R ด้วยแพ็คเกจ MLR

Heroes of Deep Learning: ประเด็นสำคัญสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการจากบทสัมภาษณ์ Andrew Ngs

การเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึก:

การถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติก

NaiveBayes

โครงข่ายประสาทเทียม

ต้นไม้ตัดสินใจ

โครงข่ายประสาทเทียม

เครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว

SVM (สนับสนุนเครื่องเวกเตอร์)

เครื่องจำกัด Boltzmann

เครื่องจำกัด Boltzmann

เรียนรู้ไลบรารีและเครื่องมือ:

แพนด้า

Matplotlib

Scikit-เรียนรู้

TensorFlow

คาเฟ่

PyTorch

XGBoost

ยุคสมัย

PySpark

หมวดหมู่และหัวข้อยอดนิยม

วิทยาศาสตร์ข้อมูล

ข้อมูลใหญ่

การวิเคราะห์ธุรกิจ

การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง

การเรียนรู้ของเครื่อง

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

การเรียนรู้การเสริมแรง

โครงข่ายประสาทเทียม (แบบดั้งเดิมและแบบ Convolutional)

การเรียนรู้ภายใต้การดูแล

การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล

การสร้างแบบจำลองใน Python และ R

การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

วิศวกรรมข้อมูล

เรามีผู้ใช้ที่ลงทะเบียนมากกว่า 200,000 รายในบล็อกและจดหมายข่าวของเรา และมีการเข้าชมพอร์ทัลของเรามากกว่า 2.4 ล้านครั้งต่อเดือน ผู้คนมีส่วนร่วมใน Analytics Vidhya เพื่อเรียนรู้จากผู้นำทางความคิดและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม มีส่วนร่วมในการว่าจ้าง การสร้างแบรนด์ & การแก้ปัญหา/การจัดหาแหล่งแฮ็กกาธอนบนแพลตฟอร์ม Global DataHack ของเรา (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) ในด้านต่างๆ เช่น เช่น ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้ของเครื่อง, วิศวกรรมข้อมูล, การทำเหมืองข้อมูล และการวิเคราะห์ขั้นสูง และยังมีส่วนร่วมในการอภิปรายเพื่อแบ่งปันแนวคิดและแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำหรับองค์กร ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา เราได้มีส่วนร่วมในแฮ็กกาธอนมากกว่า 60 ครั้งกับบริษัทชั้นนำระดับโลกบางแห่งในโลกและในอินเดีย เรายังมีแพลตฟอร์มเฉพาะสำหรับหลักสูตร (https://trainings.analyticsvidhya.com/) ที่สร้างขึ้นโดยผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุด ซึ่งคุณสามารถลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรและเพิ่มพูนทักษะของคุณ

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

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