Introdução
“O conhecimento não tem valor a menos que você o coloque em prática”. – Anton Chekhov
Obter insights sobre novos conceitos é um aspecto fundamental da ciência de dados e do aprendizado de máquina. Mas o verdadeiro ouro está em colocar esses conceitos em prática. Quanto mais você pratica, melhor serão seus conceitos!
Me complace anunciar que DataPeaker há lançamento dos novos problemas de práctica para entusiastas e especialistas em aprendizagem automática y del aprendizado profundoAqui está o caminho de aprendizado para dominar o aprendizado profundo em, Uma subdisciplina da inteligência artificial, depende de redes neurais artificiais para analisar e processar grandes volumes de dados. Essa técnica permite que as máquinas aprendam padrões e executem tarefas complexas, como reconhecimento de fala e visão computacional. Sua capacidade de melhorar continuamente à medida que mais dados são fornecidos a ele o torna uma ferramenta fundamental em vários setores, da saúde.... Também adicionamos três novos cursos ao nosso portal de treinamento em expansão. Esses cursos abrangem uma variedade de desafios que as pessoas de aprendizado de máquina acharão úteis..
Acreditamos no fornecimento de conteúdo de primeira linha para nossa comunidade e nossos treinamentos, hackatones, artigos e problemas práticos refletem esse compromisso. Vamos examinar esses problemas práticos e cursos de treinamento com um pouco mais de detalhes..
Problemas de prática
AnalyticsAnalytics refere-se ao processo de coleta, Meça e analise dados para obter insights valiosos que facilitam a tomada de decisões. Em vários campos, como negócio, Saúde e esporte, A análise pode identificar padrões e tendências, Otimize processos e melhore resultados. O uso de ferramentas avançadas e técnicas estatísticas é essencial para transformar dados em conhecimento aplicável e estratégico.... da Vidhya problemas de prática Traga seu cientista de dados interno. Nossa coleção de problemas práticos abrange vários domínios: conduzindo análise de sentimento, criação de sistemas de recomendação, previsão de inadimplência do empréstimo, identificação de dígitos de imagens, estimativa da idade dos atores indianos, entre uma série de outros desafios.
Estamos ansiosos para lançar dois novos problemas de prática:
Identifique as roupas
Este é um problema intrigante de visão computacional que recentemente ganhou bastante força na comunidade de aprendizagem profunda..
O conjunto de dados que fornecemos para isso é chamado de ‘Moda MNIST’. É inspirado por MNIST, um conjunto de dados muito popular na comunidade de aprendizado de máquina (Você pode verificar o problema prático MNIST em nosso ‘Identifique os dígitos’ desafio). Em 'Identificar as roupas', em vez de dígitos, as fotos mostram um tipo de roupa, por exemplo, Camisa, calça, Bolsa, etc. O conjunto de dados usado neste problema foi criado por Zalando Research.
Este problema prático é destinado a iniciantes em aprendizagem profunda. Intermediários ou especialistas neste campo também podem trabalhar nisso para atualizar seus conceitos.
Bobo da corte, Essa piada é engraçada?
Este é um problema prático único. Você é desafiado a prever as classificações de piadas fornecidas por usuários fornecidos as classificações fornecidas pelos mesmos usuários para outro conjunto de piadas. Este conjunto de dados foi retirado do famoso conjunto de dados Joker Online Prank Recommendation System.
Este problema prático destina-se a todos na área de aprendizado de máquina, de iniciantes a especialistas. Eu recomendo se familiarizar com sistemas de recomendação para aproveitar ao máximo este desafio.
Cursos e treinamentos
O objetivo do DataPeaker sempre foi criar e auxiliar cientistas de dados em todo o mundo, fornecendo recursos de treinamento de classe mundial.. Por isso, expandimos nosso catálogo de treinamento exponencialmente este ano. Lançamos o ‘Introdução à ciência de dados‘Curso que rapidamente se tornou nosso treinamento mais popular. Também temos treinamentos sobre Destacando-se e resolução de problemas usando dados, e claro um caminho de aprendizado abrangente para se tornar um cientista de dados.
Recentemente, adicionamos mais três treinamentos emocionantes a esta lista!!
Crie uma previsão de série temporal com Python
As previsões de séries temporais são úteis para criar previsões simples, como o número de passageiros de companhias aéreas, tráfego do site, etc. Este curso é um guia abrangente para começar neste domínio vasto e intrigante.. A previsão de séries temporais é uma habilidade que todo cientista de dados deve ter em seu conjunto de habilidades, Portanto, certifique-se de fazer este curso!!
Previsão de vendas do Big Mart usando R
Este curso é destinado a iniciantes em ciência de dados e aprendizado de máquina. Prever as vendas de uma empresa é um dos desafios mais comuns neste campo e este curso lhe dará uma boa ideia de como enfrentar esse desafio.. Este curso irá equipá-lo com as habilidades e técnicas necessárias para resolver um problema de regressão em R.
Previsão de empréstimo usando Python
Este curso é destinado a pessoas que desejam aprender a resolver problemas de classificação binária. Nesta série, resolver um estudo de caso da vida real de Dream Housing Finance. A empresa deseja automatizar o processo de elegibilidade do empréstimo (em tempo real) com base nos detalhes do cliente fornecidos por meio de um formulário de inscrição online.
Fim do curso, ter uma compreensão sólida dos problemas de classificação e várias abordagens para resolvê-los.
Notas finais
Aqui vamos nos: 2 novos problemas de prática incríveis e 3 novos cursos cobrindo uma variedade de tópicos e domínios de aprendizado de máquina. Esperamos sua participação!
