Analytics Vidhya for iPhone

Açıklama

Analytics Vidhya, Hindistan'ın en büyük ve dünyanın en büyük 2. veri bilimi topluluğudur.

Veri bilimi, makine öğrenimi, derin öğrenme, büyük veri ve yapay zeka (AI) kavramlarını temelden çok ileri seviyelere kadar en etkileşimli şekilde öğrenmenize yardımcı olmayı amaçlıyoruz.

Analytics Vidhya uygulaması, kodlarla birlikte veri bilimi uzmanları, veri mühendisleri ve veri bilimi ve makine öğrenimi algoritmaları okumak isteyen öğrenciler için yüksek kaliteli öğrenme kaynakları sağlar.

Uygulamadaki popüler yayınlardan bazıları

2019'da Derin Öğrenme İçin Kapsamlı Bir Öğrenme Yolu

2019'da Veri Bilimcisi ve Usta Makine Öğrenimi Olmanın En İyi Öğrenme Yolu

Python ile Sıfırdan Veri Bilimi Öğrenmek için Eksiksiz Bir Eğitim

Makine Öğrenimi Algoritmalarının Temelleri (Python ve R Kodları ile)

TensorFlow Kullanarak Sinir Ağlarını Uygulamaya Giriş

Python'da Derin Öğrenmeye Başlarken Hakkında Eksiksiz Bir Kılavuz

Veri Bilimi Mülakatlarında Başarılı Olmak için İpuçları ve Püf Noktaları

Bilmeniz Gereken 7 Tip Regresyon Tekniği!

Python'da Ridge ve Kement Regresyonu Üzerine Eksiksiz Bir Eğitim

Herhangi Bir Videodaki Oyuncuların Ekran Süresini Hesaplamak için Derin Öğrenme Eğitimi (Python kodlarıyla)

Apache Spark, RDD'ler ve Veri Çerçevelerine Kapsamlı Giriş (PySpark kullanarak)

Yüz Tanımaya Basit Bir Giriş (Python kodlarıyla)

Lojistik Regresyon anlayışınızı test etmek için 30 Soru

R & Python'da Sıfırdan Ağaç Tabanlı Modelleme Üzerine Eksiksiz Bir Eğitim

En kapsamlı Veri Bilimi öğrenme planı

Naive Bayes Algoritmasını Öğrenmek için 6 Kolay Adım (Python ve R'deki kodlarla)

Makine Öğrenimi, Veri Bilimi, Olasılık, SQL ve Büyük Veri için En İyi 28 Hile Sayfası

Çok Etiketli Sınıflandırma problemlerini çözme (Vaka çalışmaları dahil)

Örneklerden Destek Vektör Makinesi algoritmasını anlama (kodla birlikte)

Evrişimsel Sinir Ağlarının (CNN'ler) mimarisinin gizemi çözüldü

XGBoost'ta Parametre Ayarlama için Eksiksiz Kılavuz (Python'daki kodlarla)

MLR Paketi ile R'de Makine Öğrenimi Tekniklerini Uygulamak

Derin Öğrenmenin Kahramanları: Andrew Ngs Röportaj Dizisinden Veri Bilimcileri Arzu Etmek İçin En İyi Çıkarımlar

Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme Algoritmaları:

Doğrusal ve Lojistik Regresyonlar

Naif bayanlar

Nöral ağlar

Karar ağaçları

Evrişimli Sinir Ağları

Uzun Kısa Süreli Bellek Tekrarlayan Sinir Ağları

SVM (Destek Vektör Makineleri)

Kısıtlı Boltzmann Makineleri

Kısıtlı Boltzmann Makineleri

Kitaplıkları ve araçları öğrenin:

pandalar

matplotlib

Scikit-öğren

TensorFlow

kafe

PyTorch

XGBoost

çağlar

PySpark

En iyi kategoriler ve konular

Veri Bilimi

Büyük veri

İş analitiği

Derin öğrenme

Makine öğrenme

NLP (Doğal Dil İşleme)

Pekiştirmeli Öğrenme

Sinir Ağı (Geleneksel ve Evrişimli)

Denetimli Öğrenme

Denetimsiz Öğrenme

Python ve R'de Modelleme

Zaman serisi analizi

Veri Mühendisliği

Blogumuza ve haber bültenimize 200.000'den fazla kayıtlı kullanıcımız ve portalımızda aylık 2,4 milyondan fazla ziyaretimiz var. İnsanlar, Global DataHack Platformumuzdaki (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) işe alma, marka oluşturma ve problem çözme/kitle kaynaklı hackathon'lara katılmak için düşünce liderlerinden ve sektör uzmanlarından bilgi edinmek için Analytics Vidhya'ya katılırlar. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Veri Mühendisliği, Veri Madenciliği ve İleri Analitik olarak ve ayrıca fikirleri paylaşmak ve kuruluşlar için verilerle ilgili iş sorunlarını çözmek için tartışmalara katılıyor. Son 2 yılda dünyanın ve Hindistan'ın önde gelen küresel şirketlerinden bazıları ile 60'tan fazla hackathon düzenledik. Ayrıca, kurslara kaydolabileceğiniz ve becerilerinizi geliştirebileceğiniz, veri biliminin en iyileri tarafından oluşturulmuş kurslar için özel bir platformumuz (https://trainings.analyticsvidhya.com/) bulunmaktadır.

Gizlilik: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

Şartlar: https://www.analyticsvidhya.com/terms/