Состояние Цифровой продукт
Счет-фактура Я выставляю счет-фактуру НДС
Название Машинное обучение и Python. Видеокурс
Автор Петр Шайовский
Материал электронная книга
Издательство Видеопойнт
Язык издания польский
Количество 999 штук
Autor: Piotr Szajowski
Wydawca: Videopoint
Rok wydania: 2020
ISBN: 9788328368392
Czas trwania: 12:03:04
Машинное обучение охватывает используемые методычаще всего в области, называемой искусственным интеллектом - и это то, что есть на данный моментотносительно машинного обучения и изучения методов построения практических моделей, которые позволяютсвободно перемещаться по большим наборам данных и извлекать из них то, что вам нужноинформацию.
На следующих этапах вы освоите технику трансферного обучения и выполнитеоптимизируйте гиперпараметры модели и узнайте, как работает контейнеризация решений, используяDocker.
Машинное обучение и Python. Видеокурс. Практическое использование популярных.библиотеки вы закончите на базовом уровне, но ваши знания значительно увеличатся.Благодаря навыкам, приобретенным на курсе, вы сможете построить такиетакие решения, как: классификатор изображений (например, распознавание того, что на изображении с камерыбезопасности, появился какой-то конкретный объект), классификатор текста (например, позволяющийотносить сообщения к соответствующей категории), модель для прогнозирования явлений, наблюдаемых ввремя (например, прогнозирование количества автомобилей, которые проедут заданный участок дороги), модельПри соответствующей трансформации можно решить многие практические, инженерные и бизнес-задачи.который измеряет различные числовые значения по изображениям (например, тот, который способенопределить, насколько наклонен объект на фотографии), модель, позволяющаяпоиск объектов со схожими характеристиками (например, фотографий, содержащих похожиеобъекты).
Искусственный интеллект вв сочетании с развитием инструментов больших данных, облачных сервисов и постепенным увеличением мощностиКомпьютерные технологии, даже персональные компьютеры, трансформируют ИТ-отрасль все более быстрыми темпами. Благодаря этомукрупные компании, входящие в его состав, сделали множество инструментов и библиотек доступными на основе открытого исходного кода,которые позволяют быстро и эффективно создавать и разрабатывать решения на основе машинного обучения.полей ускоряется еще больше.
Машинное обучение и Python. Видеокурс.Практическое использование популярных библиотек позволит вам открыть для себя важнейшие приемы преподавания.решено с помощью машинного обучения. Вы можете использовать его для поиска фотографий, на которых...станок и адаптируйте модели под свои цели. Помимо примеров использования классификации zиспользование поверхностного и глубокого машинного обучения и использование регрессии можно найти здесь.примеры обучения без учителя, оптимизации гиперпараметров и обученной контейнеризациимодели с использованием Docker.
Трудно сказать, какмашинное обучение будет развиваться в будущем, но несомненно, что, по крайней мере, вВ ближайшие годы эта область будет находить все больше практических применений.Мы можем наблюдать прогрессивную «демократизацию» машинного обучения — инструменты становятся все популярнее.проще в использовании, доступны уже обученные модели благодаря технике трансферного обучениялегко заставить себя решить свои собственные проблемы, а облачные сервисы открывают такую возможность.использование компьютеров с высокой вычислительной мощностью, цены на них настолько доступны, что любая компанияимеются одинаковые или похожие объекты, классифицируйте тексты в заданном поле, оцените, насколькодаже частное лицо может позволить себе использовать эти инструменты. Это все вызываетМногие люди хотят как можно скорее изучить методы, связанные с машинным и искусственным обучением.интеллект. Машинное обучение и Python. Видеокурс. Практическое использование популярных.библиотеки — лучшее введение в практическое применение методов, которые значительно облегчают работу с ними.большие наборы данных. После этого курса вам больше никогда не придется искать иголку в стоге сена вручную.ура!
В 2020 году OpenAI выпустила API для моделиGPT-3, самая расширенная версия которого содержит более 170 миллиардов параметров (для сравнения:модели, обсуждавшиеся во время обучения машинному обучению и Python. Видеокурс. Практичныйиспользование популярных библиотек имеет максимум несколько десятков миллионов параметров). ОказываетсяПолучается, что такая большая модель, обученная на огромном наборе текстов, уже начинает иметь определенные особенности:как сложится карьера выпускника школы и какой следующий товар покупатель положит в корзину. Решениячего можно было бы ожидать от будущих моделей «общего искусственного интеллекта» — он можетрешать задачи, которым он непосредственно не обучался. Его возможности, конечно,еще очень далеко от возможностей человеческого мозга, но все же потенциально практичноПриложения огромны, даже новаторские. На данный момент доступ возможен только к модели GPT-3.через API, доступный бета-тестерам, но как только этот доступ станет широко распространенным, оно того стоит.поэкспериментируйте с этой моделью и проверьте ее работоспособность.
Пётр Шаёвский - математик по образованию (кандидатская диссертацияв области стохастической теории игр), завершивший свою работу более десяти лет назадуниверситет и сосредоточился на карьере в бизнес-среде. Работал на различных должностях,как технические, так и управленческие, в компаниях финансовой и производственной отраслейПодобные проблемы являются источником создания стоимости практически в каждой отрасли, в которой это уже имело место.(автомобилестроение) и ИТ. С методами машинного обучения он сталкивался много раз: в университете, в...финансовой отрасли, а в последнее время - старшим специалистом по данным в одной из ИТ-компаний во Вроцлаве.- в программных проектах для клиентов из различных отраслей. Это из страстиморяк и ремесленник. Он также занимается общественной деятельностью, в том числе является соучредителем Фонда.«Гараж», реализовавший проекты по развитию предпринимательства среди молодежи районаВроцлав.
«Машинное обучение — это не будущее ИТ-индустрии, это уже настоящее. Точно так же, как иДвадцать лет назад мы пережили интернет-революцию, а сегодня она происходит в...случай искусственного интеллекта, важной частью которого является машинное обучение. Просто хотелось быЕще недавно каждый уважающий себя ИТ-специалист должен был знать, как работает протокол.HTTP и хотя бы основы HTML, постепенно наступают времена, когда каждый должендаже минимальная оцифровка.
Машинное обучение и Python. Видеокурс. Практичныйпонять, как работает машинное обучение, хотя бы на общем, высоком уровне, возможно, дажебез необходимости заглядывать в «черные ящики». Артур Кларк сказал: «Всего достаточно.передовые технологии неотличимы от магии». Я говорю, что и то, и другое достаточно хорошо.Технологию, которую мы изучили, даже если она выглядит немного «волшебной», во многом можно отличить от магии.легкий. Надеюсь, что курс, который я вам даю, позволит вам быстро и легко научиться это делать.это увлекательная область машинного обучения."
ПётрШайовский
использование популярных библиотек поможет разобраться в самых важных вопросахKursy video to najłatwiejszy, najszybszy, a przy tym bardzo efektywny sposób nauki. Online można nauczyć się niemal wszystkiego, od podstaw programowania, przez obróbkę zdjęć i filmów, po... jogę. Szkolenia dostępne na Videopoint składają się z kilkuminutowych lekcji przygotowanych przez ekspertów z różnych branż. Dzięki połączeniu obrazu oraz komentarza autora, który objaśnia czynności wykonywane na ekranie, nawet bardzo skomplikowane zagadnienia okazują sie proste i zrozumiałe.
Jeśli chcesz oglądać kursy na komputerze, wystarczy, że będziesz posiadał najnowszą wersję Twojej przeglądarki internetowej. Kursy są strumieniowane (odtwarzane online) w technologii HTML5. Video możesz również odtworzyć w wygodnej i darmowej aplikacji mobilnej Videopoint. Aplikację pobierzesz na urządzenia z systemami Android, iOS, HarmonyOS.
