Моделі-класифікатори табличних даних на прикладі конкурсу по Титаніку - Курс AI-ML-DS Training

(38:39)

3. Моделі глибокого навчання

(1:40:36)

Моделі АІ: передоброблення даних, тюнінг та оцінювання точності моделей - Курс AI-ML-DS Training

(28:56)

Фінансова система \

(54)

Немає потрібної професії в Класифікаторі: як бути?

(10:53)

Лекція 5. Глибоке навчання

(1:37:19)

Лекція. Класифікатор з рекурентною нейронною мережею

(48:20)

КП1. Обговорення і захист результатів КП \

(40:58)

Лекція. Класифікатор у pyTorch

(1:8:16)

Л8. Моделі неконтрольованого навчання. Автокодувальники

(1:19:4)

Лекція. Нейронна мережа-класифікатор

(1:23:43)

Практика 5. Генеративні моделі

(1:9:29)

Оцінка якості моделі. Метрики точності в задачах класифікації

(56:14)

Моделі-регресори табличних даних на прикладі моделювання якості води - Курс AI-ML-DS Training

(18:59)

Урок 22. Поняття моделі. Види моделей. Інформаційні і математичні моделі

(16:18)

scikit-learn: регресія і класифікація (2024). Варіант 2

(1:15:44)

Що таке стандартна модель [ScienceClic]

(5:26)

Моделізм! З якої масштабної моделі почати новачку?

(17:28)

2. Моделі машиного навчання

(1:36:37)