Apprenez et testez vos compétences en apprentissage automatique avec de nouveaux problèmes de pratique AV et des cours gratuits !!

introduction

« La connaissance ne vaut rien si vous ne la mettez pas en pratique ». – Anton Tchekhov

Mieux comprendre les nouveaux concepts est un aspect fondamental de la science des données et de l'apprentissage automatique. Mais le vrai or réside dans la mise en pratique de ces concepts. Plus vous pratiquez, meilleurs seront vos concepts!

Je suis heureux d'annoncer que DataPeaker a lancé deux nouveaux défis pratiques pour les passionnés et experts en apprentissage automatique et en l'apprentissage en profondeurL'apprentissage en profondeur, Une sous-discipline de l’intelligence artificielle, s’appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour analyser et traiter de grands volumes de données. Cette technique permet aux machines d’apprendre des motifs et d’effectuer des tâches complexes, comme la reconnaissance vocale et la vision par ordinateur. Sa capacité à s’améliorer continuellement au fur et à mesure que de nouvelles données lui sont fournies en fait un outil clé dans diverses industries, de la santé.... Nous avons également ajouté trois nouveaux cours à notre portail de formation en plein essor.. Ces cours couvrent une variété de défis que les personnes en apprentissage automatique trouveront utiles..

Nous croyons qu'il ne faut fournir que du contenu de première classe pour notre communauté et nos formations, hackaton, les articles et les problèmes de pratique reflètent cet engagement. Regardons ces problèmes de pratique et cours de formation un peu plus en détail..

Problèmes de pratique

AnalytiqueL’analytique fait référence au processus de collecte, Mesurer et analyser les données pour obtenir des informations précieuses qui facilitent la prise de décision. Dans divers domaines, Comme les affaires, Santé et sport, L’analytique peut identifier des modèles et des tendances, Optimiser les processus et améliorer les résultats. L’utilisation d’outils et de techniques statistiques de pointe est essentielle pour transformer les données en connaissances applicables et stratégiques.... de Vidhya problèmes de pratique Faites ressortir votre data scientist intérieur. Notre collection de problèmes de pratique couvre divers domaines: effectuer une analyse des sentiments, création de systèmes de recommandation, prédiction de défaut de prêt, identification des chiffres à partir d'images, estimation de l'âge des acteurs indiens, parmi une foule d'autres défis.

Nous sommes ravis de publier deux nouveaux problèmes de pratique:

Identifier les vêtements

Il s'agit d'un problème intrigant de vision par ordinateur qui a récemment gagné en popularité dans la communauté de l'apprentissage en profondeur..

Le jeu de données que nous fournissons pour cela s'appelle ‘Fashion MNIST’. Il est inspiré de MNIST, un ensemble de données très populaire dans la communauté de l'apprentissage automatique (Vous pouvez vérifier le problème de pratique MNIST dans notre ‘Identifier les chiffres’ défi). Dans ‘Identifier les vêtements’, au lieu de chiffres, les images montrent une sorte de vêtements, par exemple, T-shirt, pantalon, Sac à main, etc. L'ensemble de données utilisé dans ce problème a été créé par Zalando Research.

Ce problème de pratique est destiné aux débutants en deep learning. Les intermédiaires ou experts dans ce domaine peuvent également y travailler pour mettre à jour leurs concepts.

fou du roi, Cette blague est-elle drôle?

C'est un problème de pratique assez unique. Vous êtes mis au défi de prédire les notes des blagues données par les utilisateurs fournis les notes fournies par les mêmes utilisateurs pour un autre ensemble de blagues. Cet ensemble de données est tiré du célèbre ensemble de données Joker Online Prank Recommendation System.

Ce problème de pratique est destiné à tout le monde dans le domaine de l'apprentissage automatique, des débutants aux experts. Je recommande de se familiariser avec systèmes de recommandation pour tirer le meilleur parti de ce défi.

Cours et formations

L'objectif de DataPeaker a toujours été de créer et d'aider les scientifiques des données du monde entier en fournissant des ressources de formation de classe mondiale.. Pour cela, nous avons élargi notre catalogue de formation de façon exponentielle cette année. Nous avons lancé le ‘Introduction à la science des données‘un cours qui est rapidement devenu notre formation la plus populaire. Nous avons également des formations sur Se démarquer Oui résolution de problèmes à l'aide de données, et bien sûr un parcours d'apprentissage complet pour devenir un scientifique des données.

Nous avons récemment ajouté trois autres formations passionnantes à cette liste !!

Créer une prévision de série temporelle avec Python

Les prévisions de séries chronologiques sont utiles pour créer des prévisions simples telles que le nombre de passagers aériens, trafic du site Web, etc. Ce cours est un guide complet pour débuter dans ce domaine vaste et intrigant.. La prévision de séries chronologiques est une compétence que chaque data scientist devrait avoir dans son ensemble de compétences, Alors assurez-vous de suivre ce cours!!

Prédiction des ventes Big Mart à l'aide de R

Prédiction de prêt à l'aide de Python

Ce cours est conçu pour les personnes qui souhaitent apprendre à résoudre des problèmes de classification binaire. Dans ce grade, résoudre une étude de cas réelle de Dream Housing Finance. L'entreprise souhaite automatiser le processus d'éligibilité au prêt (temps réel) sur la base des détails du client fournis via le formulaire de demande en ligne.

Remarques finales

Alors on y va: 2 de nouveaux problèmes de pratique impressionnants et 3 de nouveaux cours couvrant une variété de sujets et de domaines d'apprentissage automatique. Nous attendons votre participation avec impatience!

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