Все видео

Машинное обучение в управлении продуктом может использоваться для прогнозирования продуктовых метрик удержание (retention) и отток (churn rate).

Компьютерное зрение — раздел искусственного интеллекта, изучающий методы создания технических систем, которые могут осуществлять обработку изображений и видеоряда, а также распознавать объекты и сцены.

Языковые модели используются в различных областях, включая машинный перевод, генеративное моделирование текста, анализ текстовых данных и многое другое.

Прогнозирование временных рядов — это процесс предсказания будущих значений временного ряда на основе его предыдущих значений.

Курсы Машинное обучение, анализ данных могут быть полезны для тех, кто хочет освоить эти области и применять их в своей работе или исследованиях.

Машинное обучение и основы Python. Образовательный энергичный рэп поможет вам углубить свои знания по машинному обучению и основам Python.

AutoML - это область исследований и разработки, которая занимается автоматизацией процесса создания, настройки и развертывания моделей машинного обучения.

Сильный искусственный интеллект — это гипотетический уровень развития искусственного интеллекта, который способен выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнить человек, включая решение проблем, обучение, планирование и понимание языка.

Нейро-методолог — это нейронная сеть chatGPT для создания занятий по машинному обучению, Jupyter Notebook и нейронным сетям, создает учебные google colab файлы с выполняемым в браузере кодом Python.

PyTorch обучение позволяет создавать сложные модели и решать сложные задачи, предоставляет инструменты для создания и обучения нейронных сетей, а также для работы с тензорами (массивами чисел).