- Регистрация
- 24.06.19
- Сообщения
- 60,786
- Реакции
- 339,935
Последние темы автора:
- [Ольга Кобрина] [Куклы] Реалистичные и фэнтази фигурки животных (Июнь 2025 и ранее)
- [Олег Макаренко, Кримсональтер] Клуб Зеленой Свиньи. Тариф Клубная карточка (25.05-22.06.2025)
- [Дмитрий Зверев] Продающая связка - картинка, заголовок, текст объявления и письма в рассылку (2025)
- [Алуника Добровольская] I Promise 4.0 (2025)
- [Антон Мартынов] [liveclasses] Как работать с Gemini и Google AI Studio (2025)
- #1
Голосов: 0
[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME - Описание курса
Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.
Материал на английском языке
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.