Analytics Vidhya - Machine Lea PC
Analytics Vidhya
ดาวน์โหลด Analytics Vidhya - Machine Lea บนพีซีด้วย GameLoop Emulator
Analytics Vidhya - Machine Lea บน PC
Analytics Vidhya - Machine Lea มาจากผู้พัฒนา Analytics Vidhya ที่เคยรันบนระบบปฏิบัติการ Android มาก่อน
ตอนนี้คุณสามารถเล่น Analytics Vidhya - Machine Lea บนพีซีด้วย GameLoop ได้อย่างราบรื่น
ดาวน์โหลดในไลบรารี GameLoop หรือผลการค้นหา ไม่ต้องสนใจแบตเตอรี่หรือโทรผิดเวลาอีกต่อไป
เพียงเพลิดเพลินกับ Analytics Vidhya - Machine Lea PC บนหน้าจอขนาดใหญ่ฟรี!
Analytics Vidhya - Machine Lea บทนำ
แอป Analytics Vidhya มีแหล่งข้อมูลการเรียนรู้คุณภาพสูงสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรข้อมูล และนักเรียนที่ต้องการศึกษาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง พร้อมกับรหัส รับบทความและหลักสูตรการเรียนรู้ส่วนบุคคลตามความต้องการของคุณ
หลักสูตรฟรีในแอป
1. บทนำสู่การวิเคราะห์ธุรกิจ
2. รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Python
3. บทนำสู่ NLP
4. ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ AI และ ML
5. นุ่นเพื่อการวิเคราะห์ข้อมูล
6. เริ่มต้นกับต้นไม้ตัดสินใจ
7. โครงข่ายประสาทเทียม
8. รองรับเครื่องเวกเตอร์
9. พื้นฐานของการวิเคราะห์การถดถอย
10. การเขียนโปรแกรมเชิงเส้นสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
11. บทนำสู่ Pytorch เพื่อการเรียนรู้เชิงลึก
12. Naivebayes ตั้งแต่เริ่มต้น
13. เทคนิคการเรียนรู้ทั้งมวล
14. KNN ใน Python และ R
15. การลดมิติในการเรียนรู้ของเครื่อง
16. เริ่มต้นกับ scikit-learn
17. การทดสอบสมมติฐานสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการวิเคราะห์
ทำให้มือของคุณสกปรกด้วยหลักสูตร Free Project บนแอพ
1. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของ Twitter
2. การคาดการณ์ยอดขายของ Bigmart โดยใช้ R
3. ปัญหาการฝึกทำนายสินเชื่อ
เรียนรู้จากบทความยอดนิยมในแอพ
1. สาระสำคัญของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
2. บทช่วยสอนที่สมบูรณ์เพื่อเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ Python
3. ประเภทของการถดถอย
4. อัลกอริทึม Naivebayes
5. ทำความเข้าใจ SVM
6. บทช่วยสอนที่สมบูรณ์เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองตามต้นไม้
7. กวดวิชาสร้างแบบจำลองอนุกรมเวลาใน R . ให้สมบูรณ์
8. บทนำสู่ KNN
9. คู่มือการสำรวจข้อมูลที่ครอบคลุม
รับบทความใหม่ทุกวันในแอพและในการแจ้งเตือนเพื่ออัปเดตด้วยแนวปฏิบัติด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลและอุตสาหกรรม
Analytics Vidhya เป็นชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดและใหญ่เป็นอันดับ 2 ของโลกในอินเดีย
เป้าหมายของเราคือช่วยให้คุณเรียนรู้แนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก ข้อมูลขนาดใหญ่ NLP คอมพิวเตอร์วิทัศน์และปัญญาประดิษฐ์ (AI) ในลักษณะที่โต้ตอบได้มากที่สุดตั้งแต่พื้นฐานจนถึงระดับขั้นสูง
เรามีผู้ใช้ที่ลงทะเบียนมากกว่าหนึ่งล้านรายและมีผู้เข้าชมมากกว่า 5 ล้านครั้งต่อเดือนบนพอร์ทัลของเรา ผู้คนมีส่วนร่วมกับ Analytics Vidhya เพื่อเรียนรู้จากผู้นำทางความคิดและผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม มีส่วนร่วมในการว่าจ้าง การสร้างแบรนด์ & การแก้ปัญหา/การจัดหาแหล่งแฮ็กกาธอนบนแพลตฟอร์ม Global DataHack ของเรา (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) ในด้านต่างๆ เช่น เช่น ปัญญาประดิษฐ์, การเรียนรู้ของเครื่อง, วิศวกรรมข้อมูล, การทำเหมืองข้อมูล และการวิเคราะห์ขั้นสูง และยังมีส่วนร่วมในการอภิปรายเพื่อแบ่งปันแนวคิดและแก้ปัญหาทางธุรกิจที่เกี่ยวข้องกับข้อมูลสำหรับองค์กร เรามีแพลตฟอร์มสำหรับหลักสูตรต่างๆ (https://courses.analyticsvidhya.com/) ซึ่งคุณสามารถลงทะเบียนในโปรแกรมต่างๆ เช่น AI และ ML Blackbelt (โปรแกรมแบบกำหนดจังหวะเอง) และ Bootcamp (โปรแกรม Fresher พร้อมการรับประกันงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล) ที่สร้างโดยผู้นำในอุตสาหกรรม ในวิทยาศาสตร์ข้อมูลและปัญญาประดิษฐ์ที่คุณสามารถลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรและฝึกฝนทักษะของคุณ
เราให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ของเราอย่างจริงจัง เพื่อทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ
ความเป็นส่วนตัว: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
เงื่อนไข: https://www.analyticsvidhya.com/terms/
แท็ก
การศึกษาข้อมูล
นักพัฒนา
Analytics Vidhya
เวอร์ชั่นล่าสุด
1.0.16
อัพเดทล่าสุด
2021-09-12
หมวดหมู่
การศึกษา
มีจำหน่ายที่
Google Play
แสดงมากขึ้น
วิธีเล่น Analytics Vidhya - Machine Lea ด้วย GameLoop บน PC
1. ดาวน์โหลด GameLoop จากเว็บไซต์ทางการ จากนั้นเรียกใช้ไฟล์ exe เพื่อติดตั้ง GameLoop
2. เปิด GameLoop และค้นหา "Analytics Vidhya - Machine Lea" ค้นหา Analytics Vidhya - Machine Lea ในผลการค้นหาแล้วคลิก "ติดตั้ง"
3. สนุกกับการเล่น Analytics Vidhya - Machine Lea บน GameLoop
Minimum requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-8300
Memory
8GB RAM
Storage
1GB available space
Recommended requirements
OS
Windows 8.1 64-bit or Windows 10 64-bit
GPU
GTX 1050
CPU
i3-9320
Memory
16GB RAM
Storage
1GB available space