Курсы росписи по дереву

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.

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.

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.

Горные массивы и одиночные горы Камни разных видов и размеров Стилизованную траву и грибы Лиственные деревья... 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.

Создание объектов (самолет, дома, деревья, полицейская машина, велосипед и пр.)... Цей курс допоможе вам зрозуміти основи 3D-моделювання в Autodesk Maya 3D. Курс складається з 10 уроків, які допоможуть вам зрозуміти основні функції програми, роботу з примітивами, текстурами, кривими, анімацією та багато іншого. Курс містить багато практичних завдань, що дозволяє зрозуміти теорію та отримати необхідні навички. Після закінчення курсу ви зможете створювати свої власні 3D-моделі та сцени.

машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/ L2 регуляризация Решающие деревья... 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.

выражения Контекстно-свободные языки Примеры контекстно-свободных языков Абстрактное синтаксическое дерево... Курс "Основы математической лингвистики" предназначен для программистов, которые хотят изучить математическую дисциплину, предметом которой является разработка формального аппарата для описания строения естественных и некоторых искусственных языков. Курс включает в себя вводную часть, которая познакомит с основными понятиями математической лингвистики, такими как: что такое теория автоматов, математическая лингвистика, язык и грамматика. Основная часть курса познакомит с классификациями языков и их примерами. После прохождения курса студенты будут знать основные термины, которые могут встретиться в работе с автоматами, а также смогут разбираться в языках естественных и искусственных. Курс не только теоретический, но и практический: лекции сопровождаются большим количеством наглядных примеров, упрощающих восприятие материала.

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.

(Minimum spanning tree) 08:45 [Код] Минимальное остовное дерево (Minimum spanning tree) 04:21 Деревья... У цьому курсі зібрана інформація з десятків сайтів та книг, що містить у собі абсолютно всі алгоритми та структури даних, які вам знадобляться протягом вашої кар'єри. Курс постійно оновлюється новою інформацією та доповнюється алгоритмами та структурами даних, запропонованими студентами або просто з плином часу. Цей курс має на меті розвинути вас до рівня досвідчених алгоритмістів та навчити писати код професійно, оптимально та без помилок.

работы системы; Создание новой информационной базы; В режиме Конфигуратор; Знакомство с конфигуратором; Дерево... Курсы программирования 1С Предприятия 8.3

Присоединяйтесь к моему курсу как можно быстрее, ведь тот, кто сегодня сидит в тени, давным давно посадил дерево... Курс максимально доступно раскрывает широкий спектр вопросов, которые возникают у начинающих инвесторов. Вы научитесь фундаментальному анализу, поймете как работает фондовый рынок, стоит ли иметь 10 или 500 акций, поймете когда продавать и покупать акции, узнаете частые ошибки и как их избежать. Курс состоит из 11 глав, которые включают 40 лекций по инвестированию в акции.

векторов 05:44 Решения для проверочных упражнений по методу опорных векторов 21:26 Обзор раздела про деревья... 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.

машинного обучения Заполнение пропусков в данных Линейная регрессия и L1/ L2 регуляризация Решающие деревья... 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.

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.

Оптимизация гиперпараметров жадным поиском, через гиперкуб и парзеновские деревья.... 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.