Скачать или смотреть Распознавание рукописных цифр в наборе данных MNIST | Проекты машинного обучения 5 | Обучение маш...

🔥 Сертификационный курс Edureka по машинному обучению (Edureka Machine Learning Certification Training): https://www.edureka.co/masters-progra...
Это видео Edureka о машинном обучении «Вам будет представлен обзор Board MNIST для рукописных цифр с использованием машинного обучения. В этом руководстве MNIST для рукописных цифр рассматриваются следующие вопросы:

00:00:00 Повестка дня
00:00:46 Постановка задачи
00:02:32 Инструменты и фреймворки
00:03:12 Проект

-------------------------------------

🔹Ознакомьтесь с плейлистом проекта Edureka по машинному обучению: https://bit.ly/3ij9Uw7
🔹Ознакомьтесь с плейлистом руководства Edureka по машинному обучению на Python: https://bit.ly/3szLTCO
🔹Ознакомьтесь с плейлистом руководства Edureka по машинному обучению на R: https://bit.ly/3duYGlF
🔹Ознакомьтесь с серией блогов Edureka по машинному обучению: https://bit.ly/2PX5lIp
🔴Подпишитесь на наш канал, чтобы быть в курсе новых видео. Нажмите кнопку «Подписаться» выше: https://goo.gl/6ohpTV

Видео: https://t.me/edurekaupdates
Видео:   / edurekain  
Видео:   / edureka  
Видео:   / edureka_learning  
📌ВКонтакте:   / edurekain  
📌ВКонтакте: https://www.slideshare.net/EdurekaIN
📌ВКонтакте: https://castbox.fm/networks/505?count...
📌ВКонтакте: https://www.meetup.com/edureka/
📌Обучение: https://www.edureka.co/community/

#edureka #edurekaмашинноеобучение #машинноеобучение #BoardMNISTforhandwrittendigits #проектмашинногообучения #учебникпомашинномуобучению #edurekatraining

---------Обучение для начинающих 𝐏𝐫𝐨𝐣𝐞𝐜𝐭𝐬--------

🔵 Обнаружение болезней листьев растений с помощью графического интерфейса: https://bit.ly/36Y6l8g
🔵 Прогнозирование цен на недвижимость с помощью машинного обучения: https://bit.ly/3i0VKzJ
🔵 Прогнозирование эмодзи с помощью LSTM: https://bit.ly/2TDuPjR
🔵 Раскрашивание старых фотографий с помощью автокодировщиков: https://bit.ly/3BQg7r9
🔵 Распознавание рукописных цифр в наборе данных MNIST: https://bit.ly/3zTCxGf
🔵 Генерация изображений с помощью DC-Gan: https://bit.ly/2TPtYwC

... https://bit.ly/2ZnbW3s
🟣 Онлайн-обучение RPA: https://bit.ly/2Zd0ac0
🟣 Онлайн-обучение Big Data: https://bit.ly/3g8zksu

---------𝐄𝐝𝐮𝐫𝐞𝐤𝐚 𝐌𝐚𝐬𝐭𝐞𝐫𝐬 𝐏𝐫𝐨𝐠𝐫𝐚𝐦𝐬-------

🟣Магистерская программа «Инженер машинного обучения»: https://bit.ly/388NXJi
🟣Магистерская программа «Архитектор облачных вычислений»: https://bit.ly/3i9z0eJ
🔵Магистерская программа «Специалист по данным»: https://bit.ly/2YHaolS
🟣Магистерская программа «Архитектор больших данных»: https://bit.ly/31qrOVv
🔵Магистерская программа «Бизнес-аналитика»: https://bit.ly/2BPLtn2

----------------𝐄𝐝𝐮𝐫𝐞𝐤𝐚 𝐏GD 𝐂𝐨𝐮𝐫𝐬𝐞------------

🔵Программа подготовки специалистов по искусственному и машинному обучению: https://bit.ly/2Ziy7b1

--------------------------------------------------------------------

Как это работает?
1. Это 5-недельный онлайн-курс под руководством преподавателя, включающий 40 часов заданий и 20 часов проектной работы.
2. Мы предоставляем круглосуточную индивидуальную техническую поддержку в режиме реального времени, которая поможет вам решить любые проблемы, с которыми вы можете столкнуться, или предоставит любые разъяснения, которые могут потребоваться в ходе курса.
3. По окончании обучения вы будете работать над проектом в режиме реального времени, за который мы выдадим вам оценку и подтверждаемый сертификат.

О курсе:
Курс Edureka по машинному обучению на Python разработан для того, чтобы помочь вам освоить концепции машинного обучения. Обучение машинному обучению обеспечит глубокое понимание машинного обучения и его механизмов. Как специалист по анализу данных, вы узнаете о важности машинного обучения и его реализации на языке программирования Python.

Почему стоит изучать машинное обучение на Python?

Наука о данных — это набор методов, позволяющих компьютерам обучаться желаемому поведению на основе данных без явного программирования. В курсе используются методы и теории, заимствованные из множества областей математики, статистики, информатики и компьютерных наук. Этот курс знакомит вас с различными классами алгоритмов машинного обучения, такими как контролируемое, неконтролируемое и алгоритмы с подкреплением. Курс развивает необходимые навыки, такие как предварительная обработка данных, уменьшение размерности, оценка моделей, а также знакомит с различными алгоритмами машинного обучения, такими как регрессия, кластеризация, деревья решений, случайный лес, наивный байесовский алгоритм и Q-обучение.

Есть вопрос по теме? Задайте его в комментариях ниже, и наши специалисты ответят на него.

Для получения дополнительной информации напишите нам по адресу [email protected] или позвоните нам по телефону: IND: 9606058406 / US: 18338555775 (бесплатно).