77 ენა
English
Français
Español
Deutsch
Italiano
中文
हिंदी
العربية
Русский
Português
日本語
한국어
Türkçe
Polski
Nederlands
Magyar
Čeština
Svenska
Norsk
Dansk
Kiswahili
ไทย
বাংলা
فارسی
Tiếng Việt
Filipino
Afrikaans
Shqip
Azərbaycanca
Беларуская
Bosanski
Български
Hrvatski
Eesti
Suomi
ქართული
Kreyòl Ayisyen
Hawaiian
Bahasa Indonesia
Gaeilge
Қазақша
Lietuvių
Luganda
Lëtzebuergesch
Македонски
Melayu
Malti
Монгол
မြန်မာ
Norsk
فارسی
ਪੰਜਾਬੀ
Română
Samoan
संस्कृतम्
Српски
Sesotho
ChiShona
سنڌي
Slovenčina
Slovenščina
Soomaali
Basa Sunda
Kiswahili
Svenska
Тоҷикӣ
Татарча
ትግርኛ
Xitsonga
اردو
ئۇيغۇرچە
Oʻzbek
Cymraeg
Xhosa
ייִדיש
Yorùbá
Zulu
შეგირდის რეჟიმი
10 / ~100 გვერდები
ოსტატის რეჟიმი
~25 / ~400 გვერდები
🎓
შექმენით ღონისძიება
მანქანათმცოდნეობა
( 24 )
მოდული #1
შესავალი მანქანათმცოდნეობაში
მანქანური სწავლების მიმოხილვა, მანქანური სწავლების ტიპები და მანქანური სწავლის მნიშვნელობა
მოდული #2
მათემატიკური საფუძვლები
ხაზოვანი ალგებრა, გამოთვლები, ალბათობა და სტატისტიკა
მოდული #3
მონაცემთა წინასწარი დამუშავება
მონაცემების გაწმენდა, ფუნქციების სკალირება, ნორმალიზება და ფუნქციების შერჩევა
მოდული #4
ზედამხედველობითი სწავლება
შესავალი ზედამხედველობით სწავლაში, რეგრესია და კლასიფიკაცია
მოდული #5
წრფივი რეგრესია
მარტივი და მრავალჯერადი წრფივი რეგრესია, ღირებულება ფუნქცია და გრადიენტული დაღმართი
მოდული #6
ლოგისტიკური რეგრესია
ლოგისტიკური რეგრესია, სიგმოიდური ფუნქცია და ხარჯების ფუნქცია
მოდული #7
გადაწყვეტილების ხეები
გადაწყვეტილების ხეების შესავალი, ენტროპია და ინფორმაციის მომატება
მოდული #8
შემთხვევითი ტყეები
ანსამბლური სწავლება, შემთხვევითი ტყეები და ჰიპერპარამეტრების რეგულირება
მოდული #9
მხარდაჭერის ვექტორული მანქანები
შესავალი SVM-ებში, ბირთვის ხრიკებსა და რბილი ზღვრების SVM-ებში
მოდული #10
უკონტროლო სწავლება
შესავალი უკონტროლო სწავლაში, კლასტერირება და განზომილების შემცირება
მოდული #11
K- ნიშნავს კლასტერიზაციას
K- ნიშნავს კლასტერიზაციის ალგორითმს, ღირებულების ფუნქციას და ლოიდსის ალგორითმს
მოდული #12
იერარქიული კლასტერირება
იერარქიული კლასტერირება, აგლომერაციული და გამყოფი კლასტერირება
მოდული #13
ძირითადი კომპონენტის ანალიზი
შესავალი PCA-ში, საკუთრივ მნიშვნელობებსა და საკუთრივ ვექტორებში
მოდული #14
ღრმა სწავლის საფუძვლები
ღრმა სწავლის საფუძვლები»,«შესავალი ღრმა სწავლაში, ნერვულ ქსელებში და პერცეპტრონი
მოდული #15
კონვოლუციური ნერვული ქსელები
შესავალი CNN-ებში. , კონვოლუციური შრეები და გაერთიანებული შრეები
მოდული #16
განმეორებადი ნერვული ქსელები
შესავალი RNN-ებში, LSTM და GRU
მოდული #17
ბუნებრივი ენის დამუშავება
შესავალი NLP-ში, ტექსტის წინასწარი დამუშავება და სიტყვების ჩაშენება
მოდული #18
მოდელის შეფასება და შერჩევა
მეტრიკა შეფასების, ზედმეტად მორგების და მოდელის შერჩევის ტექნიკისთვის
მოდული #19
ჰიპერპარამეტრების რეგულირება
შესავალი ჰიპერპარამეტრების რეგულირებაში, ბადის ძიებაში და შემთხვევით ძიებაში
მოდული #20
მოდელის განლაგება
მანქანათმცოდნეობის მოდელების გამოყენება, მოდელის სერვისი და მოსაზრებები
მოდული #21
ეთიკა და სამართლიანობა მანქანათმცოდნეობაში
მიკერძოება და სამართლიანობა მანქანათმცოდნეობაში, ეთიკა და გამჭვირვალობა
მოდული #22
შესწავლა მანქანურ სწავლებაში
რეალური- მანქანათმცოდნეობის მსოფლიო აპლიკაციები, შემთხვევის შესწავლა და პროექტები
მოდული #23
მოწინავე თემები მანქანათმცოდნეობაში
მოწინავე თემები მანქანათმცოდნეობაში, მათ შორის განმამტკიცებელი სწავლა და გენერაციული მოდელები
მოდული #24
კურსის შეჯამება და დასკვნა
დაგეგმეთ შემდეგი ნაბიჯები მანქანათმცოდნეობის კარიერაში
მზად ხართ ისწავლოთ, გაზიაროთ და კონკურენცია გაუწიონ?
შექმენით თქვენი ღონისძიება ახლავე
ენის შემსწავლელი ასისტენტი
ხმოვანი მხარდაჭერით
გამარჯობა! მზად ხართ დასაწყებად? მოდით შევამოწმოთ თქვენი მიკროფონი.
▶
დაიწყეთ მოსმენა
საავტორო უფლებები 2025 @ wizape.com
ყველა უფლება დაცულია
CONTACT-US
კონფიდენციალურობის პოლიტიკა