Data Science

2023-03-01 13:02:01 TensorFlow 2.0 Pocket Primer

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-03-01 11:02:10 Знаешь, что можно сделать с петабайтами данных о товарах, чтобы помочь бизнесу?

Разработай продукт на основе данных из национальной системы цифровой маркировки «Честный знак» на хакатоне Marking Hack 24—26 марта.

Собери команду и и поборись за призовой фонд - 900 тысяч рублей!

Заявки принимают до 14 марта. Подробности о хакатоне — на сайте.

Организатор: «Честный знак» и ЦРПТ Open / Comment

2023-02-28 14:24:54 Presto The Definitive Guide

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-27 22:01:23 Data Science in Context: Foundations, Challenges, Opportunities

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-27 20:00:53 Пора признаться: 2023-й год нейросетей — Chat GPT уже пишет код сама

Но кто будет её учить и дорабатывать?

Изучай Машинное обучение и Python на этом канале — и это будешь ты.

Практические задачи из реальных проектов, которые можно решать по 5-10 минут каждый день.

К каждой задаче подробное решение и удобный перенос кода в интерпретатор.

Мгновенная прокачка твоих знаний даже с нуля

Самая полезная подписка в 2023-м
@python_tasks Open / Comment

2023-02-27 11:02:28 Advanced Analytics with PySpark

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-26 10:55:02 Introduction to High-Dimensional Statistics

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-25 11:45:55 Python Machine Learning Third Edition

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-24 12:01:11 Embedded Systems Architecture A Comprehensive Guide for Engineers and Programmers

Book

@datascienceiot Open / Comment

2023-02-24 10:01:30 Загляните вглубь алгоритма k Nearest Neighbours и попробуйте его на практике! 1 марта в 18:00 мск пройдет вебинар в рамках онлайн-курса «Machine Learning. Professional» в OTUS.

Тема урока: «Мы похожи на свое окружение: алгоритм k Nearest Neighbours для задачи классификации» — https://otus.pw/uIgP/

На занятии мы поговорим о задаче классификации, крайне востребованном классе задач в области ML сегодня. Мы изучим алгоритм kNN для ее решения, а затем применим его на практике.

В результате урока мы:
- Познакомимся с популярным алгоритмом машинного обучения kNN
- Узнаем, как устроен алгоритм kNN
- Освоим принципы решения задачи классификации с помощью kNN

Урок будет полезен IT-специалистам, которые хотят освоить продвинутые методы ML и перейти в Data Science. Продолжить обучение на курсе возможно в рассрочку.

Пройдите вступительный тест для участия в вебинаре
https://otus.pw/uIgP/

Реклама. Информация о рекламодателе на сайте otus.ru Open / Comment