Math for ML (22) - Regresja Liniowa część 2.

Դասեր55 դաս

• ✓1CS2401 Tool Demo: RapidMiner for Classification
• ✓2Caffe Deep Learning Framework - NVIDIA Jetson TX2
• ✓34Developers 2017: Praktyczny wstęp do Machine Learning (Mateusz Rogowski)
• ✓4PL Machine learning it's easy! by Mariusz Strzelecki
• ✓5Demonstracja działania Machine Learning - sieć sklepów
• ✓6Patryk Miziuła, Uczenie maszynowe – jak zacząć (meetup 37)
• ✓7Toruń JUG #42 - "Uczenie maszynowe – lepiej wcześnie niż później" - Patryk Miziuła
• ✓8Jetson Nano GPIO
• ✓9Embedded Deep Learning with NVIDIA Jetson
• ✓10Czy programiści podzielą los dinozaurów a program może napisać się sam? - Wojciech Czarnowski
• ✓11Trenuję sieć neuronową w Keras i Jupyter notebook 0027
• ✓12Paweł Morawiecki – Wprowadzenie do głębokich sieci neuronowych
• ✓13CoreDump Krakow, 26-27 listopada 2018. Patryk Miziuła: "Machine learning - let's get ready..."
• ✓14Marek Cygan - Uczenie maszynowe w manipulacji obiektami przez roboty(meetup 41)
• ✓15Grzegorz Łoś - Maszynowe rozpoznawanie obrazów w praktyce (meetup 38)
• ✓16Andrzej Pyskir - Czy można nauczyć komputer znajdować budynki na zdjęciach satelitarnych?
• ✓17Install Anaconda Python, Jupyter Notebook, Spyder on Ubuntu Linux
• ✓184Developers 2018: TensorFlow - od zera do jeden (Mateusz Budzar)
• ✓19Zaproś sztuczną inteligencję na rozmowę kwalifikacyjną, Marcin Stachowiak
• ✓20BM46: Szeregi czasowe: rozmowa z doświadczonym inżynierem z Uber
• ✓212017 - Piotr Guzik - Anomaly detection made easy
• ✓22Seminarium Online - Wprowadzenie do uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka Python
• ✓23Seminarium Online - Wprowadzenie do uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka Python
• ✓24Orange & Python - rozpocznij przygodę z Data Science
• ✓25Patryk Miziuła - Wektoryzowanie danych w Pythonie - szybciej i matematyczniej (PyData Bydgoszcz #1)
• ✓26Webinar: Python w analizie danych: Q&A
• ✓27Math for ML (22) - Regresja Liniowa część 2.
• ✓28Deep Learning with Python, TensorFlow, and Keras tutorial
• ✓29Classify Handwritten Digits Using Python and Artificial Neural Networks
• ✓30Image Analysis in Python with SciPy and scikit-image | SciPy 2018 Tutorial | Stefan van der Walt
• ✓31PyLight Waw #15 - Ignacy Janiszewski - Uczenie maszynowe dla pyczątkujących
• ✓32Stock Price Prediction Using Python & Machine Learning
• ✓33Complete Python Pandas Data Science Tutorial! (Reading CSV/Excel files, Sorting, Filtering, Groupby)
• ✓34SQL Day 2019 | AI i Data Science w przemyśle - Łukasz Grala
• ✓35SQL Day 2019 | Python i uczenie maszynowe na dużą skalę w Apache Spark - Tomasz Cieplak
• ✓36SQL Day 2019 | Uczenie maszynowe w praktyce – historia z happy endem - Krzysztof Kotowski
• ✓37Machine Learning od podstaw. Pandas cz. 2
• ✓38Covid 19 Data Analysis
• ✓39Webinar: Szczęśliwi czasu nie liczą, maszyny liczą, czyli uczenie maszynowe dla szeregów czasowych
• ✓40Jetson AI Fundamentals - S1E3 - Image Classification Project
• ✓41Jetson AI Fundamentals - S3E1 - Hello AI World Setup
• ✓42Sztuczna Inteligencja: powstanie, rozwój, rokowania, Jarek Gryz
• ✓43Modern Time Series Analysis | SciPy 2019 Tutorial | Aileen Nielsen
• ✓44liveProject | Exploring the Nuances of Energy Data in Python
• ✓45Python Pandas Tutorial (Part 10): Working with Dates and Time Series Data
• ✓46ARIMA Model Python Example — Time Series Forecasting
• ✓47Forecasting Multiple Time Series with Modeltime | Bonus Auto-Forecast Shiny App [Lab 46]
• ✓48Full Time Series Example : Time Series Talk
• ✓49Webinar: Podstawy analizy danych w języku Python
• ✓50Praktycznie Ekonometrycznie. Model ARIMA
• ✓51Markus Loning - Introduction to Machine Learning with Time Series | PyData Fest Amsterdam 2020
• ✓52Joe Jevnik - A Worked Example of Using Neural Networks for Time Series Prediction
• ✓53TUTORIAL / Marysia Winkels / (Serious) Time for Time Series
• ✓54Pandas: free courses, books and learning resources.
• ✓55[LIVE] Data Science po godzinach

ՆախորդՀաջորդ

Դասընթացի էջ