Sujets liés
Ce cours comprend
- 49 h 53 min de vidéo
- 55 leçons
- Niveau : Avancé
- Langue : Polski
- On retient où vous en étiez
- Entièrement gratuit, sans carte
Leçons
6 sections · 55 leçons · 49 h 53 min durée totale
Leçons 1 à 1010 leçons · 5 h 53 min
- CS2401 Tool Demo: RapidMiner for Classification18 min
- Caffe Deep Learning Framework - NVIDIA Jetson TX26 min
- 4Developers 2017: Praktyczny wstęp do Machine Learning (Mateusz Rogowski)50 min
- PL Machine learning it's easy! by Mariusz Strzelecki36 min
- Demonstracja działania Machine Learning - sieć sklepów21 min
- Patryk Miziuła, Uczenie maszynowe – jak zacząć (meetup 37)45 min
- Toruń JUG #42 - "Uczenie maszynowe – lepiej wcześnie niż później" - Patryk Miziuła56 min
- Jetson Nano GPIO21 min
- Embedded Deep Learning with NVIDIA Jetson1 h
- Czy programiści podzielą los dinozaurów a program może napisać się sam? - Wojciech Czarnowski42 min
Leçons 11 à 2010 leçons · 7 h 41 min
- Trenuję sieć neuronową w Keras i Jupyter notebook 002715 min
- Paweł Morawiecki – Wprowadzenie do głębokich sieci neuronowych1 h 24 min
- CoreDump Krakow, 26-27 listopada 2018. Patryk Miziuła: "Machine learning - let's get ready..."41 min
- Marek Cygan - Uczenie maszynowe w manipulacji obiektami przez roboty(meetup 41)56 min
- Grzegorz Łoś - Maszynowe rozpoznawanie obrazów w praktyce (meetup 38)51 min
- Andrzej Pyskir - Czy można nauczyć komputer znajdować budynki na zdjęciach satelitarnych?52 min
- Install Anaconda Python, Jupyter Notebook, Spyder on Ubuntu Linux14 min
- 4Developers 2018: TensorFlow - od zera do jeden (Mateusz Budzar)42 min
- Zaproś sztuczną inteligencję na rozmowę kwalifikacyjną, Marcin Stachowiak48 min
- BM46: Szeregi czasowe: rozmowa z doświadczonym inżynierem z Uber58 min
Leçons 21 à 3010 leçons · 10 h 9 min
- 2017 - Piotr Guzik - Anomaly detection made easy46 min
- Seminarium Online - Wprowadzenie do uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka Python1 h 39 min
- Seminarium Online - Wprowadzenie do uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka Python1 h 39 min
- Orange & Python - rozpocznij przygodę z Data Science10 min
- Patryk Miziuła - Wektoryzowanie danych w Pythonie - szybciej i matematyczniej (PyData Bydgoszcz #1)36 min
- Webinar: Python w analizie danych: Q&A1 h 38 min
- Math for ML (22) - Regresja Liniowa część 2.36 min
- Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial21 min
- Classify Handwritten Digits Using Python and Artificial Neural Networks25 min
- Image Analysis in Python with SciPy and scikit-image | SciPy 2018 Tutorial | Stefan van der Walt2 h 19 min
Leçons 31 à 4010 leçons · 8 h 3 min
- PyLight Waw #15 - Ignacy Janiszewski - Uczenie maszynowe dla pyczątkujących17 min
- Stock Price Prediction Using Python & Machine Learning50 min
- Complete Python Pandas Data Science Tutorial! (Reading CSV/Excel files, Sorting, Filtering, Groupby)1 h
- SQL Day 2019 | AI i Data Science w przemyśle - Łukasz Grala54 min
- SQL Day 2019 | Python i uczenie maszynowe na dużą skalę w Apache Spark - Tomasz Cieplak1 h 3 min
- SQL Day 2019 | Uczenie maszynowe w praktyce – historia z happy endem - Krzysztof Kotowski45 min
- Machine Learning od podstaw. Pandas cz. 245 min
- Covid 19 Data Analysis42 min
- Webinar: Szczęśliwi czasu nie liczą, maszyny liczą, czyli uczenie maszynowe dla szeregów czasowych1 h 36 min
- Jetson AI Fundamentals - S1E3 - Image Classification Project11 min
Leçons 41 à 5010 leçons · 11 h 9 min
- Jetson AI Fundamentals - S3E1 - Hello AI World Setup21 min
- Sztuczna Inteligencja: powstanie, rozwój, rokowania, Jarek Gryz1 h 39 min
- Modern Time Series Analysis | SciPy 2019 Tutorial | Aileen Nielsen3 h 12 min
- liveProject | Exploring the Nuances of Energy Data in Python47 min
- Python Pandas Tutorial (Part 10): Working with Dates and Time Series Data36 min
- ARIMA Model Python Example — Time Series Forecasting21 min
- Forecasting Multiple Time Series with Modeltime | Bonus Auto-Forecast Shiny App [Lab 46]1 h 15 min
- Full Time Series Example : Time Series Talk10 min
- Webinar: Podstawy analizy danych w języku Python1 h 51 min
- Praktycznie Ekonometrycznie. Model ARIMA58 min
Leçons 51 à 555 leçons · 6 h 58 min
- Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 20201 h 27 min
- Joe Jevnik - A Worked Example of Using Neural Networks for Time Series Prediction35 min
- TUTORIAL / Marysia Winkels / (Serious) Time for Time Series1 h 43 min
- Pandas: free courses, books and learning resources.5 min
- [LIVE] Data Science po godzinach3 h 7 min
Ce qu'il vous faut
- Expérience attendue : le cours est de niveau avancé.
Description
RapidMiner classification tutorial for CS2401 by Team Wobbles. Jay Yeo Ng Yan Xiang Magnus Pang Dionne Lee Theresia Marten Downloads: Compare versions: German Credit Data Set:
À qui s'adresse ce cours
- Celles et ceux qui travaillent déjà avec Machine learning.
Ces deux points sont notre lecture du niveau. La description est celle de l'auteur.