สัปดาห์นี้ใน KDnuggets: 3 เครื่องมือในการติดตามและแสดงภาพการทำงานของโค้ด Python ของคุณ; 6 แบบจำลองการทำนาย นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ทุกคนควรเชี่ยวชาญ อะไรทำให้ Python เป็นภาษาการเขียนโปรแกรมในอุดมคติสำหรับสตาร์ทอัพ วิธีการเลือกคุณสมบัติทางเลือกในการเรียนรู้ของเครื่อง การคาดการณ์ที่อธิบายได้และการนำเสนอในขณะนี้ด้วย Deep Neural Networks และแบบจำลองปัจจัยแบบไดนามิกที่ล้ำสมัย และอีกมากมาย
ส่งบล็อกต้นฉบับของคุณไปที่ KDnuggets! อ่านทั้งหมดเกี่ยวกับเรา โปรแกรมรางวัลบล็อกยอดนิยม และตรวจสอบของเรา แนวทางการส่ง.
คุณสมบัติ
ผลิตภัณฑ์ บริการ
บทแนะนำ, ภาพรวม
- หลักสูตรการเรียนรู้การเสริมแรงภาคปฏิบัติ ตอนที่ 1, โดย เปา ลาบาร์ตา บาโจ
- เรียนรู้ Deep Learning โดยสร้าง 15 โครงการโครงข่ายประสาทเทียมในปี 2022, โดย ปรม ราวัล
- ฉันเพิ่มรายได้ของฉันเป็นสามเท่าด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไรใน 18 เดือน, โดย นาทัสชา เซลวาราช
- หลักสูตรการเรียนรู้การเสริมแรงภาคปฏิบัติ ตอนที่ 3: SARSA, โดย เปา ลาบาร์ตา บาโจ
- หลักสูตรการเรียนรู้การเสริมแรงภาคปฏิบัติ ตอนที่ 2, โดย เปา ลาบาร์ตา บาโจ
- วิธีที่ง่ายที่สุดในการสร้างภาพโต้ตอบที่สวยงามกับแพนด้า, โดย Frank Andrade
- การกำหนดเวอร์ชันการทดลองแมชชีนเลิร์นนิงเทียบกับการติดตาม, โดย Maria Khalusova
- คำแนะนำและเคล็ดลับในการปรับใช้ Deep Learning Webapp บน Heroku Cloud, โดย อาบิด อาลี อาวัน
- ลดเวลาในการดำเนินการโดยการรวม Jupyter และ KNIME, โดย มหัทเทช ปัตตะกาล
ความคิดเห็น
ติดอันดับ
งาน
ภาพของสัปดาห์
จากการพยากรณ์ที่อธิบายได้และการนำเสนอในขณะนี้ด้วยโครงข่าย Deep Neural ล้ำสมัยและแบบจำลองปัจจัยแบบไดนามิก ที่มา: https://www.kdnuggets.com/2022/n01.html
- &
- เกี่ยวกับเรา
- ทั้งหมด
- บล็อก
- Blog
- การก่อสร้าง
- รหัส
- ข้อมูล
- วิทยาศาสตร์ข้อมูล
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- การเรียนรู้ลึก ๆ
- เครือข่ายประสาทลึก
- ปรับใช้
- การปฏิบัติ
- ลักษณะ
- สำหรับ Startups
- HTTPS
- เงินได้
- การโต้ตอบ
- ภาษา
- การเรียนรู้
- เรียนรู้เครื่อง
- แบบ
- ข้อมูลเพิ่มเติม
- เครือข่าย
- เครือข่าย
- ประสาท
- เครือข่ายประสาท
- เครือข่ายประสาทเทียม
- ข่าว
- การเขียนโปรแกรม
- โครงการ
- หลาม
- การเรียนรู้การเสริมแรง
- รางวัล
- วิทยาศาสตร์
- startups
- เวลา
- เครื่องมือ
- ลู่
- การติดตาม
- สัปดาห์
- อะไร