Курсы по обработке дерева Ирпень

Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.

гиперпараметров 12:40 Латинский квадрат (гиперкуб) 07:20 Оптимизация гиперпараметров через Парзеновские деревья... Більшість аналітиків даних та програмістів великих даних мають бажання вивчити машинне навчання. Цей курс надає можливість вивчити всі аспекти машинного навчання на Python та вирішувати задачі змагання Kaggle. Курс складається з 4 частин, в яких ви дізнаєтеся про види задач та їх постановку, роботу з моделями машинного навчання, фундаментальні основи постороєння моделей, базові метрики та багато іншого.

Правильный и быстрый экспорт из 3ds Max в Unity Настройка освещения и самого UNITY для лоу поли сцен Пост обработка... У цьому курсі ви дізнаєтеся, як створювати стилізовані моделі навколишнього середовища у стилі low poly всього за кілька хвилин, навчитесь накладати красиві градієнти, виправляти поширені помилки новачків та правильно експортувати графіку в Unity. Цей курс ідеально підійде для початківців, які хочуть створювати 3D ігри, але не хочуть витрачати багато часу на хорошу графіку.

У цьому курсі ви дізнаєтеся про нові структури даних для ефективного зберігання та отримання даних, які структуровані в упорядкованій послідовності. Такі дані включають алфавітний список імен, родовод, календар подій або інвентар, організований за номерами частин. Конкретні структури даних, які охоплює цей курс, включають масиви, зв'язні списки, черги, стеки, дерева, бінарні дерева, AVL-дерева, B-дерева та купи. Цей курс також показує, через аналіз складності алгоритмів, як ці структури дозволяють найшвидші алгоритми для пошуку та сортування даних.

решений 01:23 Деревья решений - История 12:03 Деревья решений - Терминология 05:06 Деревья решений -... Цей курс призначений для початківців розробників Python, які цікавляться машинним навчанням та Data Science. Це російськомовна версія курсу, який Хосе та його команда готували більше року. Курс містить в собі весь необхідний матеріал для того, щоб стати експертом в галузі Data Science та машинного навчання з використанням Python. Курс може замінити цілий набір інших курсів, які можуть коштувати в десятки разів більше. На курсі ви навчитеся: побудові моделей машинного навчання з учителем (Supervised Learning), використанню NumPy для роботи з числами в Python, використанню Seaborn для створення красивих графіків візуалізації даних, використанню Pandas для маніпуляції з даними в Python, використанню Matplotlib для детальної настройки візуалізацій даних в Python, конструюванні ознак (Feature Engineering) на реалістичних прикладах, алгоритмах регресії для передбачення неперервних змінних, навичках підготовки даних до машинного навчання, алгоритмах класифікації для передбачення категоріальних змінних, створенні портфоліо проектів машинного навчання та Data Science, роботі з Scikit-Learn для застосування різних алгоритмів машинного навчання, швидкій настройці Anaconda для робіт з машинного навчання та розумінні повного циклу етапів робіт з машинного навчання.

Warper- Коррекции с применением ротоскопинга ( Magic Mask)- Два больших урока по работе с нодовым деревом... Курс націлений на глибоке вивчення технології та інструментарію Davinci Resolve для професійної колірної корекції з нуля. Курс повністю розкриває потенціал програми та містить багато практичних прикладів, що дозволяє зрозуміти процес колірної корекції як комплексний процес. Курс поділений на три блоки: Первинна, вторинна та жанрова колірна корекція. Курс підходить для видеомейкерів, дизайнерів, блогерів, режисерів монтажу, новачків та ретушерів. Після проходження курсу студенти зможуть володіти інструментами та техніками первинної, вторинної та художньої колірної корекції, а також зможуть оптимізувати та експортувати свої проекти.

Здравствуйте, друзья, и добро пожаловать на мой второй курс из серии «Как Разобраться в Кофе», который называется «КОФЕЙНАЯ БОТАНИКА».Он предназначен для тех любителей кофе и бариста, которые хотят знать больше о своем любимом напитке, и понимать все его разнообразие и многогранность.Представлюсь для тех, кто еще не знаком с моим первым курсом – «ИСТОРИЯ КОФЕ». Кстати, очень рекомендую Вам его пройти, потому что в паре с «Ботаникой» они составят для Вас полноценную картину базовых кофейных знаний.Меня зовут Сергей Реминный, я кофейный эксперт с 25-летним опытом работы в кофейной индустрии, бизнесмен, писатель и 1-й координатор Европейской Ассоциации Спешиэлити Кофе (SCAE) в Украине (2003-2008 гг.).После нескольких книг о кофе, тысячи статей на моем «Блоге о Кофе» и сотен видео на канале и серии книг о кофе я создал этот онлайн-курс.Его основная задача – максимально просто и интересно рассказать Вам о всех ботанических аспектах кофейного дерева и его плодов – так любимых нами кофейных зерен.Я очень старался не только доступно изложить всю информацию, но и научить Вас ПОНИМАТЬ взаимосвязь разных категорий кофейной ботаники и главное – использовать ее в своей жизни.Причем понимать эту связь на протяжении всей кофейной цепочки – вплоть до попадания кофейных зерен в Вашу чашку кофе.Мне очень важно, чтобы Вы не просто получили новые кофейные знания, а чтобы эти знания имели практическую ценность, и помогли Вам лучше понять тот кофе, который Вы пьете каждый день.Мой курс ботаники состоит из 5 главных блоков:- Раздела «ЦИКЛЫ ЖИЗНИ», где мы разберемся, как устроены зерна кофе и что происходит с кофе в юности, молодости и старости. Мы узнаем, кто такие «солдатики» и «бабочки», сколько у кофе хромосом, и чем грозит ему глобальное потепление.- В блоке «КЛАССИФИКАЦИЯ» мы с Вами изучим основные группы и ботанические виды кофе в мировой торговле, а также разберемся, что такое кофе, выращенный в тени, и как кофейное дерево завоевало нашу планету.В блоке «СОРТА» нас ждет выяснение отношений между Арабикой и Робустой, изучение Либерики и кофейных гибридов и знакомство с такими экзотическими сортами кофе, как Polisperma и Arabusta.В «ПРОЦЕССАХ» будем разбираться в сложных, но невероятно важных нюансах влажности и сушки кофе, секретах ферментации, а также поговорим о медовом и «состаренном» кофе.В разделе «ЗЕРНО» мы проясним все нюансы размеров и плотности кофейных зерен, и разберемся в главном аспекте – содержании кофеина. Также мы детально пройдем дефекты кофейных зерен и узнаем, что такое «Кофейная Икра» и «Кофейная Ржавчина» – трагедия мира кофе.В последнем блоке – «СЕРТИФИКАЦИИ» Вы узнаете, что значки на пачках могут сказать о вкусе кофе. Здесь же Вас ждут уроки о справедливости, птичках и «Чашке Совершенства».А на десерт мы с Вами разберемся в том, что такое настоящий Speciality-кофе.Несмотря на научное звучание термина «Ботаника», курс, на мой взгляд, получился простым, интересным и наглядным – в нем использовано огромное количество красочных иллюстраций и видео.Материалы, изложенные здесь, уникальны – Вы не найдете в Интернете – ВСЕ уроки курса построены на моем многолетнем опыте изучения кофе и моей личной системе компоновки этих знаний. Поверьте, для этого мне понадобились десятилетия работы и тысячи часов детальнейшего изучения огромного количества информации.Уверяю Вас, что после прохождения этого курса уровень Ваших кофейных знаний поднимется на новую высоту.И обещаю, что это будет ИНТЕРЕСНО.

Просмотреть этот курс Разработка Обработка и анализ данных Python Просмотреть этот курс Машинное обучение... Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.

Курс присвячений жадібним алгоритмам (розкладання, мінімальні остовні дерева, кластеризація, коди Хаффмана) та динамічному програмуванню (рюкзак, вирівнювання послідовностей, оптимальні дерева пошуку). Вивчення цього курсу допоможе зрозуміти, як працюють ці алгоритми та як їх застосовувати в різних задачах. Курс підходить для тих, хто вже має базові знання з програмування та математики.

Обработка | vigbo.com Как самостоятельно снять и смонтировать видеоурок | vigbo.com Мастер-класс «Как...

установка значений атрибутов; • Изменение стиля отображения элемента; • Установка содержимого элемента; • Обработка... Примеры курса составлены в простой форме и будут понятными, как разработчикам с опытом, так и начинающим программистам. В курсе будет продемонстрированы примеры добавления интерактивных и динамичных компонентов страницы, различных элементов управления, эффектов и плагинов.

например: Елена Ваш телефон, в формате +380505557788 Отправить * Отправляя заявку, вы даете согласие на обработку... Применять язык JavaScript в работе и получать желаемый результат - задача этого курса. Для этого мы погрузимся в возможности языка вплоть до самых последних новинок стандарта ECMAScript 2020 и освоим современные практики разработки программного обеспечения. А также разберёмся с актуальными инструментами применяемыми во Front end веб-разработке: DOM, AJAX, JSON, Web API, Node.JS, Vue.js 3 и многими другими. И, конечно, закрепим всё это практикой на задачах из реальной разработки. Курс под руководством Анатолия Кигеля.

Просмотреть этот курс Разработка Обработка и анализ данных Кластерный анализ Просмотреть этот курс Машинное... Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.

кроссплатформенной разработки Рассмотрите возможности сборщика проектов maven Познаокмитесь с правилами по... Даний курс є практичним та дозволяє вивчити Java (+Maven, Git, CI, Unit tests) на реальних прикладах до рівня Java Junior Developer. Курс містить 4 практичні проекти, які студент виконує під керівництвом викладача, 2 з яких виконує самостійно. Після успішного проходження курсу у вас буде достатньо практичного досвіду в програмуванні на Java, що додасть вам впевненості в подальшому працевлаштуванні.

У курсі вивчається побудова "Дерева життя" та доведення того, що птахи еволюціонували з динозаврів. Курс допоможе зрозуміти, як за допомогою порівняння генів, білків та геномів можна вивчити еволюцію.