Analytics Vidhya - Machine Lea PC
Analytics Vidhya
Analytics Vidhya - Machine Lea'i GameLoop Emulator ile PC'ye indirin
PC'de Analytics Vidhya - Machine Lea
Analytics Vidhya geliştiricisinden gelen Analytics Vidhya - Machine Lea, geçmişte Android systerm üzerinde çalışıyor.
Artık Analytics Vidhya - Machine Lea'i PC'de GameLoop ile sorunsuz bir şekilde oynayabilirsiniz.
GameLoop kitaplığından veya arama sonuçlarından indirin. Artık yanlış zamanda pile bakmak veya sinir bozucu aramalar yapmak yok.
Analytics Vidhya - Machine Lea bilgisayarın keyfini büyük ekranda ücretsiz olarak çıkarın!
Analytics Vidhya - Machine Lea Tanıtım
Analytics Vidhya uygulaması, kodlarla birlikte veri bilimciler, veri mühendisleri ve veri bilimi ve makine öğrenimi algoritmaları okumak isteyen öğrenciler için yüksek kaliteli öğrenme kaynakları sağlar. Tercihlerinize göre Kişiselleştirilmiş öğrenim makaleleri ve kurslar alın
Uygulamada Ücretsiz Kurslar
1. İş Analitiğine Giriş
2. Python'a Giriş
3. NLP'ye Giriş
4. AI ve ML'ye Giriş
5. Veri analizi için pandalar
6. Karar ağaçlarına başlarken
7. Evrişimli Sinir Ağları
8. Destek Vektör Makineleri
9. Regresyon Analizinin Temelleri
10. Veri bilimi uzmanları için Doğrusal Programlama
11. Derin öğrenme için Pytorch'a Giriş
12. Sıfırdan Naivebayes
13. Topluluk Öğrenme Teknikleri
14. Python ve R'de KNN
15. Makine Öğreniminde Boyut Azaltma
16. scikit-learn'e başlarken
17. Veri bilimi ve analitik için hipotez testi
Uygulamadaki Ücretsiz Proje kurslarıyla ellerinizi kirletin
1. Twitter Duygu Analizi
2. R kullanarak Bigmart Satış Tahmini
3. Kredi Tahmin Uygulama Problemi
Uygulamadaki popüler makalelerden öğrenin
1. Makine Öğrenimi Algoritmalarının Temelleri
2. Python kullanarak veri bilimini öğrenmek için eksiksiz bir eğitim
3. Regresyon Türleri
4. Naivebayes Algoritması
5. SVM'yi Anlamak
6. Ağaç tabanlı modelleme hakkında eksiksiz eğitim
7. R'de zaman serisi modellemede öğreticiyi tamamlayın
8. KNN'ye Giriş
9. Kapsamlı bir veri keşfi kılavuzu
Ayrıca her gün uygulamada ve bildirimlerde veri bilimi uygulamaları ve endüstrisi ile güncellenecek yeni makaleler alın
Analytics Vidhya, Hindistan'ın en büyük ve dünyanın en büyük 2. veri bilimi topluluğudur.
Amacımız, veri bilimi, makine öğrenimi, derin öğrenme, büyük veri, NLP, Bilgisayarla Görme ve yapay zeka (AI) kavramlarını temelden çok ileri seviyelere kadar en etkileşimli şekilde öğrenmenize yardımcı olmaktır.
Portalımızda bir milyondan fazla kayıtlı kullanıcımız ve 5 milyondan fazla aylık ziyaretimiz var. İnsanlar, Global DataHack Platformumuzda (https://datahack.analyticsvidhya.com/contest/all/) düşünce liderlerinden ve sektör uzmanlarından bilgi edinmek, işe alma, marka bilinci oluşturma ve problem çözme/kitle kaynaklı hackathon'lara katılmak için Analytics Vidhya'dan yararlanır. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi, Veri Mühendisliği, Veri Madenciliği ve İleri Analitik olarak ve ayrıca fikirleri paylaşmak ve kuruluşlar için verilerle ilgili iş sorunlarını çözmek için tartışmalara katılıyor. Sektör liderleri tarafından oluşturulan AI ve ML Blackbelt (kendi hızında program) ve Bootcamp (veri biliminde İş Garantisi ile Freshres programı) gibi programlara kaydolabileceğiniz kurslar için bir platformumuz (https://courses.analyticsvidhya.com/) var. Kurslara kaydolabileceğiniz ve becerilerinizi geliştirebileceğiniz veri bilimi ve yapay zeka alanında.
hakkında daha fazla bilgi edinmek için kullanıcılarımızın gizliliğini çok ciddiye alıyoruz.
Gizlilik: https://www.analyticsvidhya.com/privacy-policy/
Şartlar: https://www.analyticsvidhya.com/terms/
Etiketler
EğitimBilgi
geliştirici
Analytics Vidhya
En Son Sürüm
1.0.16
Son güncelleme
2021-09-12
Kategori
Eğitim
üzerinde mevcut
Google Play
Daha fazla göster
PC'de GameLoop ile Analytics Vidhya - Machine Lea nasıl oynanır
1. Resmi web sitesinden GameLoop'u indirin, ardından GameLoop'u kurmak için exe dosyasını çalıştırın.
2. GameLoop'u açın ve “Analytics Vidhya - Machine Lea”i arayın, arama sonuçlarında Analytics Vidhya - Machine Lea'i bulun ve “Yükle”ye tıklayın.
3. GameLoop'ta Analytics Vidhya - Machine Lea oynamanın keyfini çıkarın.
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