Masterclass sur l’apprentissage automatique et la science des données


Pour être un bon data scientist, vous devez savoir comment utiliser les bibliothèques et algorithmes de science des données et d’apprentissage automatique, tels que NumPy, TensorFlow et PyTorch, pour résoudre le problème que vous avez sous la main.

Pour être un excellent data scientist, vous devez savoir comment fonctionnent ces bibliothèques et algorithmes.

C’est là que notre cours « Masterclass sur l’apprentissage automatique et la science des données»Entre en jeu. Dirigée par le gourou de l’apprentissage profond, le Dr Jon Krohn, cette première entrée dans le Fondations de l’apprentissage automatique La série vous donnera les bases des mathématiques telles que l’algèbre linéaire, les matrices et la manipulation des tenseurs, qui fonctionnent derrière les bibliothèques Python les plus importantes et les algorithmes d’apprentissage automatique et de science des données.

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La première étape de votre parcours pour devenir un excellent data scientist se décompose comme suit:

  • Section 1: Structures de données d’algèbre linéaire
  • Section 2: Opérations Tensor
  • Section 3: Propriétés de la matrice
  • Section 4: Vecteurs propres et valeurs propres
  • Section 5: Opérations matricielles pour l’apprentissage automatique

Dans chacune des sections, vous trouverez de nombreux devoirs et exercices pratiques pour mettre votre jeu de maths à niveau!

Êtes-vous prêt à devenir un excellent data scientist? Inscrivez-vous maintenant!

Rendez-vous dans la classe.

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