Я рад поделиться тем, что успешно выполнил задачи стажировки по науке о данных в LetsGrowMore в рамках #lgmvipaug. Эта программа расширила мои знания и навыки в области науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения, работая над некоторыми проектами, предоставленными LetsGrowMore. Мне очень понравилось работать над каждой задачей. Это действительно отличная платформа для начинающих и студентов, чтобы получить практический опыт в проектах отраслевого уровня. Я хотел бы поблагодарить Амана Кесарвани, Сообщество LetsGrowMore за предоставленную возможность и наставников за поддержку.
LetsGrowMore также предоставляет стажировки в #android и #webdevelopment, а также не технические. Я бы порекомендовал вам, ребята, проверить letsgrowmore.in или letsgrowmore.in/vip для получения дополнительной информации и повышения ваших навыков.
Let’s Grow More — Программа виртуальной стажировки
смотрите также:
- Объяснение документов 02: BERT
- Как проанализировать работу вашего классификатора?
- Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
- Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
- Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..