Задачи по питону и машинному обучению:
алгоритмы, функции, классы, регулярные выражения, итераторы, генераторы, ООП, исключения, numpy, pandas, matplotlib, scikit-learn, TensorFlow и др. #Python #ml
Решайте задачи по машинному обучению вместе с онлайн-учебником от Школы анализа данных Яндекса!
Если у вас пока не получается решать задачи ML стабильно хорошо, возможно, проблема кроется в целостности знаний. Закрыть пробелы вам поможет пособие по машинному обучению и Data Science от ШАД. Теория, разбор задач, примеры из индустрии, мнения практиков: материалы помогут системно изучить Machine Learning — от его основ до тем из последних научных статей.
К онлайн-учебнику можно возвращаться регулярно, ведь список глав постепенно пополняется. Сейчас в пособии опубликованы разделы про оценку качества моделей и классическое обучение с учителем, а также про основы глубинного обучения. Уже скоро авторы добавят материалы по решению сложных задач Data Science и вероятностному подходу к ML.
В общем, скорее сохраняйте ссылку и тренируйтесь в решении задач вместе с новым учебником: https://clck.ru/aucSx
Приятный бонус: он бесплатен и доступен онлайн 😉
Знания и опыт выпускников, преподавателей и друзей Школы анализа данных — в одном онлайн-учебнике. Погрузитесь в ML и узнайте, какие технологии меняют лицо современной науки и дают жизнь сервисам, которыми пользуются миллионы людей.