Analytics Vidhya for iPhone

Sự miêu tả

Analytics Vidhya là cộng đồng khoa học dữ liệu lớn nhất Ấn Độ và lớn thứ 2 thế giới.

Chúng tôi mong muốn giúp bạn tìm hiểu các khái niệm về khoa học dữ liệu, máy học, học sâu, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (AI) theo cách tương tác nhất từ ​​những điều cơ bản đến cấp độ rất cao.

Ứng dụng Analytics Vidhya cung cấp tài nguyên học tập chất lượng cao cho các chuyên gia khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và sinh viên muốn nghiên cứu khoa học dữ liệu và thuật toán máy học, cùng với mã.

Một số bài đăng phổ biến trên ứng dụng

Lộ trình học tập toàn diện cho việc học sâu vào năm 2019

Con đường học tập cơ bản để trở thành nhà khoa học dữ liệu và học máy thành thạo vào năm 2019

Hướng dẫn hoàn chỉnh để học Khoa học dữ liệu với Python từ Scratch

Cơ bản về thuật toán học máy (với mã Python và R)

Giới thiệu về triển khai mạng thần kinh bằng TensorFlow

Hướng dẫn hoàn chỉnh về cách bắt đầu học sâu bằng Python

Mẹo và thủ thuật để vượt qua các cuộc phỏng vấn về khoa học dữ liệu

7 loại kỹ thuật hồi quy bạn nên biết!

Hướng dẫn hoàn chỉnh về hồi quy Ridge và Lasso bằng Python

Hướng dẫn học sâu để tính thời gian sử dụng màn hình của diễn viên trong bất kỳ video nào (với mã Python)

Giới thiệu toàn diện về Apache Spark, RDD & Dataframes (sử dụng PySpark)

Giới thiệu đơn giản về nhận dạng khuôn mặt (với mã Python)

30 câu hỏi để kiểm tra sự hiểu biết của bạn về hồi quy logistic

Hướng dẫn hoàn chỉnh về lập mô hình dựa trên cây từ Scratch trong R & Python

Kế hoạch học tập Khoa học dữ liệu toàn diện nhất

6 bước đơn giản để học thuật toán Naive Bayes (với mã bằng Python và R)

28 Cheat Sheets hàng đầu cho Học máy, Khoa học Dữ liệu, Xác suất, SQL & Dữ liệu lớn

Giải quyết các vấn đề về Phân loại nhiều nhãn (Bao gồm các nghiên cứu điển hình)

Hiểu thuật toán Máy vectơ hỗ trợ từ các ví dụ (cùng với mã)

Kiến trúc của mạng thần kinh chuyển đổi (CNN) được phân cấp

Hướng dẫn đầy đủ về điều chỉnh tham số trong XGBoost (với mã bằng Python)

Thực hành các kỹ thuật học máy trong R với Gói MLR

Anh hùng của Học sâu: Những bài học kinh nghiệm hàng đầu cho các nhà khoa học dữ liệu đầy khát vọng từ Chuỗi cuộc phỏng vấn của Andrew Ngs

Học máy và các thuật toán học sâu:

Hồi quy tuyến tính và hậu cần

NaiveBayes

Mạng thần kinh

Cây quyết định

Mạng thần kinh chuyển đổi

Mạng thần kinh tái tạo bộ nhớ ngắn hạn dài hạn

SVM (Hỗ trợ Máy Vector)

Máy Boltzmann bị hạn chế

Máy Boltzmann bị hạn chế

Tìm hiểu thư viện và công cụ:

Gấu trúc

Matplotlib

Scikit-learning

TensorFlow

Caffe

PyTorch

XGBoost

thời đại

PySpark

Các danh mục và chủ đề hàng đầu

Khoa học dữ liệu

Dữ liệu lớn

Phân tích kinh doanh

Học kĩ càng

Máy học

NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Học tăng cường

Mạng thần kinh (Truyền thống và Hợp hiến)

Học tập có giám sát

Học tập không giám sát

Lập mô hình bằng Python và R

Phân tích chuỗi thời gian

Kỹ thuật dữ liệu

Chúng tôi có hơn 200.000 người dùng đã đăng ký vào blog và bản tin của chúng tôi và hơn 2,4 triệu lượt truy cập hàng tháng trên cổng thông tin của chúng tôi. Mọi người tham gia vào Analytics Vidhya để học hỏi từ các nhà lãnh đạo tư tưởng và chuyên gia trong ngành, tham gia vào việc tuyển dụng, xây dựng thương hiệu & giải quyết vấn đề/hackathons tìm nguồn cung ứng cộng đồng trên Nền tảng DataHack toàn cầu của chúng tôi (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) trong các lĩnh vực như như Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Kỹ thuật dữ liệu, Khai thác dữ liệu và Phân tích nâng cao, đồng thời tham gia vào các cuộc thảo luận để chia sẻ ý tưởng và giải quyết các vấn đề kinh doanh liên quan đến dữ liệu cho các tổ chức. Trong 2 năm qua, chúng tôi đã tham gia vào hơn 60 hackathons với một số công ty toàn cầu hàng đầu trên thế giới và ở Ấn Độ. Chúng tôi cũng có một nền tảng dành riêng cho các khóa học (https://trainings.analyticsvidhya.com/) được tạo bởi những người giỏi nhất về khoa học dữ liệu, nơi bạn có thể đăng ký các khóa học và trau dồi kỹ năng của mình.

Quyền riêng tư: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/

Điều khoản: https://www.analyticsvidhya.com/terms/