Udemy - Машинное обучение из грязи в Kaggle-князи - 2020
File Information:
Magnet LinkFile List:
- 02 Метрики и модели/011 Метод максимального правдоподобия.mp4 345.12 MB
- 05 Модели линейной регрессии/023 Линейная регрессия и L1_L2-регуляризация.mp4 311.05 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/102 GoogLeNet.mp4 302.91 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/005 Подготовка данных.mp4 292.66 MB
- 16 Часть 4. Искусственные нейронные сети/076 Функции активации.mp4 286.93 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/100 AlexNet.mp4 286.32 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/007 Оптимизация гиперпараметров.mp4 280.43 MB
- 08 Часть 3. Метрики и модели классификации/038 Взвешенная квадратичная Каппа.mp4 274.65 MB
- 12 Ансамблевые модели/060 Градиентный спуск.mp4 273.87 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/107 EfficientNet.mp4 268.01 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/103 Inception.mp4 267.16 MB
- 08 Часть 3. Метрики и модели классификации/036 ROC AUC и Gini.mp4 265.22 MB
- 12 Ансамблевые модели/052 Ансамблевые модели.mp4 257.67 MB
- 14 Продвинутые ансамбли/068 Ансамбль стекинга.mp4 243.66 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/099 LeNet.mp4 242.55 MB
- 08 Часть 3. Метрики и модели классификации/034 Точность и полнота.mp4 241.19 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/008 Недообучение и переобучение.mp4 240.83 MB
- 16 Часть 4. Искусственные нейронные сети/077 Обратное распространение ошибки.mp4 237.57 MB
- 18 Обучение нейросети/088 Пакетная нормализация.mp4 234.53 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/009 Смещение, разброс и ошибка данных.mp4 233.67 MB
- 18 Обучение нейросети/093 Свертка и подвыборка.mp4 231.36 MB
- 10 Простые модели классификации/047 Опорные векторы.mp4 229.74 MB
- 10 Простые модели классификации/046 Дерево принятия решения.mp4 227.44 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/001 Задачи машинного обучения.mp4 218.17 MB
- 16 Часть 4. Искусственные нейронные сети/073 Искусственные нейронные сети.mp4 218.10 MB
- 01 Часть 1. Процесс машинного обучения/006 Разбиение выборки.mp4 217.17 MB
- 18 Обучение нейросети/083 Эпохи, пакеты, итерации.mp4 214.02 MB
- 08 Часть 3. Метрики и модели классификации/040 Метод ближайших соседей.mp4 211.17 MB
- 18 Обучение нейросети/085 Адаптивная оптимизация нейросетей.mp4 209.75 MB
- 18 Обучение нейросети/090 Методы инициализации весов.mp4 209.14 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/101 VGG.mp4 206.67 MB
- 14 Продвинутые ансамбли/066 LightGBM.mp4 202.71 MB
- 12 Ансамблевые модели/057 Сверхслучайные деревья.mp4 202.58 MB
- 07 Практикум_ Ансамбль линейной регрессии/032 Ансамбль регрессионных моделей.mp4 199.32 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/105 ResNeXt.mp4 192.65 MB
- 12 Ансамблевые модели/059 LogitBoost, BrownBoost и L2Boost.mp4 192.13 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/109 MobileNet.mp4 191.76 MB
- 18 Обучение нейросети/086 RMSprop, adadelta, adam.mp4 187.65 MB
- 21 Практикум_ Архитектуры нейронных сетей/115 Архитектура нейросети.mp4 187.48 MB
- 18 Обучение нейросети/094 Сверточные нейросети.mp4 185.87 MB
- 05 Модели линейной регрессии/027 Линеаризация регрессии.mp4 185.66 MB
- 18 Обучение нейросети/084 Оптимизация нейросетей по Нестерову.mp4 184.24 MB
- 18 Обучение нейросети/089 Регуляризация обучения нейросетей.mp4 183.10 MB
- 02 Метрики и модели/015 Метрики и расстояния.mp4 181.43 MB
- 18 Обучение нейросети/087 Оптимизация нейросетей.mp4 180.65 MB
- 18 Обучение нейросети/092 Оптимизация нейросетей.mp4 180.26 MB
- 20 Архитектуры сверточных нейросетей/104 ResNet.mp4 177.98 MB
- 06 Практикум_ Конкурентные модели регрессии/028 Обогащение данных.mp4 177.76 MB
- 12 Ансамблевые модели/061 Градиентный бустинг и XGBoost.mp4 176.29 MB
- 10 Простые модели классификации/044 Наивный Байес.mp4 176.05 MB
Udemy - Машинное обучение из грязи в Kaggle-князи - 2020
Hot Tags: