Kurzusleírás
Elkezdeni
- Gyors Intro
- Telepítési útmutató
- Sablon letöltése
- Motor telepítése
- Motor testreszabása
- Alkalmazásintegráció áttekintése
Fejlesztés PredictionIO
- Rendszer Felépítés
- Eseményszerver áttekintése
- Adatgyűjtés
- A DASE tanulása
- A DASE megvalósítása
- Értékelés áttekintése
- Intellij IDEA útmutató
- Scala API
Machine Learning Oktatási és használati példák
- Képregény ajánlás
- Szöveg osztályozás
- Közösségi hozzájárulású bemutató
- Dimenzionalitás Csökkentés és használat
PredictionIO SDK-k (Válasszon egyet)
- Java
- PHP
- Python
- Ruby
- Közösségi hozzájárulás
Követelmények
Az alábbiak egyikének programozási ismerete:
- Jáva
- Rubin
- PHP
- Piton
- Swift
- Node JS
- C#/.Net
- Lavarel Wrapper
Vélemények (4)
The details and the presentation style.
Cristian Mititean - Accenture Industrial SS
Kurzus - Azure Machine Learning (AML)
Working from first principles in a focused way, and moving to applying case studies within the same day
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Kurzus - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
That it was applying real company data. Trainer had a very good approach by making trainees participate and compete
Jimena Esquivel - Zakład Usługowy Hakoman Andrzej Cybulski
Kurzus - Applied AI from Scratch in Python
Legyen rövid és egyszerű. Intuíciós és vizuális modellek létrehozása a fogalmak köré (döntési fa grafikonja, lineáris egyenletek, y_pred manuális kiszámítása a modell működésének bizonyítására).
Nicolae - DB Global Technology
Kurzus - Machine Learning
Machine Translated