Курсы по обработке дерева Донецк

На цьому курсі я навчу вас створювати стилізовану зброю, використовуючи різні техніки та підходи, такі як меч, щит, молот та лук. Ви навчитеся обробляти кожен з матеріалів, що використовуються в більшості цих предметів, таких як метал, дерево, шкіра, тканина, роги / клішні / кігті. Ви також познайомитеся з ZModeller та навчитеся працювати з ним. Курс призначений для 3D художників, які бажають навчитися створювати стилізовану зброю в Zbrush.

Цей курс допоможе вам отримати практичний досвід застосування машинного навчання до конкретних проблем в медицині. Ви дізнаєтеся, як застосовувати дерева рішень для моделювання нелінійних залежностей, які часто спостерігаються в медичних даних, та застосовувати їх для більш точного прогнозування показників смертності. Крім того, ви навчитеся працювати з відсутніми даними, що є ключовим викликом у реальному світі.

Просмотреть этот курс Разработка Обработка и анализ данных Машинное обучение Просмотреть этот курс Введение... Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели – линейную и логистическую регрессии.В курсе изучается:Классификация задач машинного обучения.Процесс машинного обучения: ETL, EDA, подготовка данных, обучение модели.Особенности обучения модели: выборки, переобучение и гиперпараметры.Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.Отличия переобученной модели и недообученной, практики оптимального обучения.Работа с форматов хранения данных - HDF5.«Проклятье» большой размерности.Подходы к простым моделям машинного обучения: метод максимального правдоподобия и метод наименьших квадратов, среднеквадратичная ошибка.Подходы к заполнению пропусков в данных: интерполяция и экстраполяция.Метрики задач регрессии: эвклидово расстояние, расстояние городских квадратов, Чебышева и Минковского.Линейная регрессия с регуляризацией и без.Изотоническая регрессия.Критерии выбора сложности модели: BIC и AIC.Линеаризуемая и полиномиальная регрессия.Логистическая регрессия.После завершения курса вы сможете организовывать процесс разработки моделей машинного обучения и перейти к более глубокому и прикладному изучению тему машинного обучения.Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.Основные задачи машинного обучения:1) Задача регрессии – прогноз на основе выборки объектов с различными признаками. На выходе должно получиться вещественное число (2, 35, 76.454 и др.), к примеру цена квартиры, стоимость ценной бумаги по прошествии полугода, ожидаемый доход магазина на следующий месяц, качество вина при слепом тестировании.2) Задача классификации – получение категориального ответа на основе набора признаков. Имеет конечное количество ответов (как правило, в формате «да» или «нет»): есть ли на фотографии кот, является ли изображение человеческим лицом, болен ли пациент раком.3) Задача кластеризации – распределение данных на группы: разделение всех клиентов мобильного оператора по уровню платёжеспособности, отнесение космических объектов к той или иной категории (планета, звёзда, чёрная дыра и т. п.).4) Задача уменьшения размерности – сведение большого числа признаков к меньшему (обычно 2–3) для удобства их последующей визуализации (например, сжатие данных).5) Задача выявления аномалий – отделение аномалий от стандартных случаев. На первый взгляд она совпадает с задачей классификации, но есть одно существенное отличие: аномалии – явление редкое, и обучающих примеров, на которых можно натаскать машинно обучающуюся модель на выявление таких объектов, либо исчезающе мало, либо просто нет, поэтому методы классификации здесь не работают. На практике такой задачей является, например, выявление мошеннических действий с банковскими картами.

У цій частині спеціалізації розглядаються основні теми: структури даних (кучі, збалансовані дерева пошуку, хеш-таблиці, фільтри Блума), графові примітиви (застосування пошуку в ширину та в глибину, зв'язність, найкоротші шляхи) та їх застосування (від дедуплікації до аналізу соціальних мереж). Курс допоможе зрозуміти, як працюють ці структури даних та алгоритми, а також навчитися застосовувати їх для розв'язання різноманітних задач.

Углубите и систематизируйте свои знания в сборе, обработке и анализе данных. Обогатите свой опыт фишками и приемами успешных практикующих специалистов. Примените в своей работе API и языки программирования. Сделайте апгрейд карьеры и станьте специалистом уровня Pro.

Цей курс призначений для введення в основні інструменти та формули електронних таблиць, щоб ви могли почати використовувати їх для аналізу даних та прогнозування майбутніх даних. Ви дізнаєтеся, як використовувати Excel або Sheets, щоб створювати моделі та дерева рішень у майбутніх курсах цієї Спеціалізації. Курс містить короткі та прості демонстрації, які допоможуть вам зрозуміти, як використовувати електронні таблиці.

Курс присвячений навчанню малювання архітектури міст. У курсі ви навчитеся малювати Михайлівський Золотоверхий монастир (Україна) та церкву Івана Хрестителя в Угличі (Росія) з точністю архітектурного проекту. Курс підходить для дітей від 12 років та не потребує великих витрат на матеріали. У курсі ви навчитеся малювати будинки, дерева, арки, вікна, а також дізнаєтеся про перспективу та пропорції. Курс підходить для всіх, хто хоче відволіктися від поганих новин та зосередитися на творчості та позитивних емоціях.

У цьому відео курсі ви навчитеся основам бібліотеки jQuery. Курс складається з 4 глав, в яких ви навчитеся працювати з DOM деревом, анімацією, циклами, атрибутами та класами елементів, подіями та формами. Курс складається з 37 відеоуроків, а тривалість курсу становить близько 3,5 годин. Курс підійде для веб-розробників, які знають основи HTML, CSS та JavaScript. Матеріал викладено зрозумілою мовою, а додаткові матеріали та сторінки документації, що додаються до уроків, допоможуть краще засвоїти матеріал.

Уроки по фотографии и стилю от Фотоколледжа. Студийные съемки, рекламная фотография, модельные тесты, бьюти съемки, основы обработки в фотошопе, работа с визажистами, стилистами и профессиональными моделями.

Курс надає базові знання та практичні навички з побудови та застосування функцій передбачення з акцентом на практичні застосування. Курс охоплює такі концепції, як набори тренувань та тестів, перенавантаження та рівні помилок. Курс також вводить різноманітні методи машинного навчання на основі моделей та алгоритмів, включаючи регресію, класифікаційні дерева, наївний Байєс та випадкові ліси. Курс охоплює повний процес побудови функцій передбачення, включаючи збір даних, створення ознак, алгоритми та оцінку.

слабые стороны тех или иных структур данных; реализовывать сложные и простые структуры данных: бинарные деревья... Видео курс "Алгоритмы и структуры данных" предназначен для разработчиков, которые владеют языком С# на уровне выше среднего и желают понять, как писать эффективный и понятный код. Пройдя этот курс, вы получите опыт работы с большими массивами программного кода, научитесь комбинировать простые конструкции языка для построения сложных алгоритмов. Вы узнаете, как определять сложность любого алгоритма и, как следствие, сможете делать выбор в пользу наиболее оптимального решения среди нескольких возможных при создании программного обеспечения. Знание и понимание алгоритмов и структур данных является важным для программиста и свидетельствует о его грамотности. Все вопросы и темы, которые присутствуют в данном курсе, не раз ставились на собеседовании начинающему разработчику, что делает курс особенно полезным.

У цьому курсі ви дізнаєтеся основні алгоритми та структури даних на прикладах мови програмування C#. Курс підходить для початківців, які готуються до пошуку роботи, а також для C#-розробників, які хочуть вивчити алгоритми та структури даних на своїй улюбленій мові. Ви дізнаєтеся, як коректно використовувати вбудовані структури даних в BCL, реалізувати основні структури даних, такі як список, стек, черга, дерева, хеш-таблиці та інші. Курс також допоможе вам підготуватися до співбесід, на яких вас будуть тестувати на знання алгоритмів та структур даних.

Вы научитесь работать с объектами, создавать функции-конструкторы, работать с DOM деревом страницы и... Рассмотрение принципов работы с обьектами, документами CSS, событиями, формами, Cookies, графикой.

слабые стороны тех или иных структур данных; реализовывать простые и сложные структуры данных: бинарные деревья... Видео курс "Алгоритмы и структуры данных" предназначен для тех, кто владеет языком С# на базовом уровне и желают понять, как писать эффективный и понятный код. Главная цель курса – освоив базу алгоритмов, научиться использовать их в правильном ключе для решения сложных и нестандартных задач. Видео курс является обновлением и дополнением другого курса по алгоритмам.

Ця спеціалізація призначена для допомоги майбутнім студентам онлайн-мастерських програм з комп'ютерних наук підготуватися до вступного іспиту. Вона охоплює такі теми, як основи об'єктно-орієнтованого програмування, аналіз асимптотичної складності алгоритмів та реалізацію базових структур даних, включаючи масиви, хеш-таблиці, зв'язні списки, дерева, купи та графи, а також алгоритми для їх обходу, балансування та пошуку найкоротших шляхів. Для успішного закінчення курсу потрібно мати досвід програмування на мові Python та взяти вступний курс з програмування.