Публикации по теме 'coursera'


Примеры ответов для получения финансовой помощи на Coursera (принимаются каждый раз!)
Примеры ответов для получения финансовой помощи на Coursera (принимаются каждый раз!) Лучший способ получить финансовую помощь на Coursera для желаемого курса — найти время и заполнить заявку на него. Самое приятное, что все заявки на помощь одобряются через 15 дней! Таким образом, вы можете пройти курс и получить сертификат по его окончании абсолютно бесплатно. Это очень удобно для студентов, и лично я извлек из этого много пользы. Вот примеры ответов, которые всегда проверялись:..

Как шаг за шагом начать изучение машинного обучения со ссылкой на ресурс
(I) Изучение машинного обучения может быть захватывающим и ценным навыком для развития. Вот пошаговое руководство, которое поможет вам начать обучение машинному обучению: Понимание предварительных требований. Ознакомьтесь с предварительными требованиями, которые включают базовое понимание программирования (Python обычно используется в машинном обучении) и математики (линейная алгебра, исчисление и вероятность). Изучайте Python. Если вы еще не знакомы с Python, начните с изучения..

Сквозная реализация модели Amazon Food Reviews с развертыванием
Содержание Обзор набора данных. Предварительная обработка данных. Сплит «Трейн-Тест». Обработка текста с помощью Bag of Words. Настройка гиперпараметров. Построение модели с использованием алгоритма наивного Байеса. Показатели эффективности. Развертывание модели в веб-приложение с помощью Flask API. Производство модели на платформе Heroku. Результаты. Сначала мы хотим знать, что такое анализ Amazon Fine Food Review? Этот набор данных состоит из обзоров изысканных..

Серия «Введение в машинное обучение в производственной среде» — «Добавление данных может снизить производительность» 12
В этом уроке мы обсудим увеличение данных, в каких случаях это снижает производительность? Сценарий Давайте рассмотрим случай, когда мы построили большую модель с отображением неструктурированных данных от ввода к выводу, это нормально, и добавление данных редко снижает производительность в этом случае, как показано на рис. 1 ниже. Пример Давайте рассмотрим пример системы распознавания речи, где у нас есть шум кафе, который составляет 30 процентов данных, и мы увеличиваем его до..