Coursera | Машинное обучение и анализ данных (2018) WEB-DL [H.264/720p-LQ]-Автор (режиссер): Coursera / МФТИ / Yandex Жанр: Программирование, Анализ данных, Машинное обучение Описание: Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. Продолжительность: 38:28:15 Качество видео: WEB-DL Видео: AVC/H.264, 1280x720, ~1378 Kbps Аудио: AAC, 2 ch, 128 Kbps
Mediainfo:
General Complete name : .//data-analysis-applications/01_biznies-zadachi/01_znakomstvo-s-kursom/01_kak-priekrasny-mashinnoie-obuchieniie-i-analiz-dannykh.mp4 Format : MPEG-4 Format profile : Base Media Codec ID : isom (isom/iso2/avc1/mp41) File size : 47.5 MiB Duration : 4 min 23 s Overall bit rate : 1 514 kb/s Writing application : Lavf55.33.100 Video ID : 1 Format : AVC Format/Info : Advanced Video Codec Format profile : Main@L3.1 Format settings : CABAC / 4 Ref Frames Format settings, CABAC : Yes Format settings, ReFrames : 4 frames Codec ID : avc1 Codec ID/Info : Advanced Video Coding Duration : 4 min 23 s Bit rate : 1 378 kb/s Width : 1 280 pixels Height : 720 pixels Display aspect ratio : 16:9 Frame rate mode : Constant Frame rate : 29.970 (29970/1000) FPS Color space : YUV Chroma subsampling : 4:2:0 Bit depth : 8 bits Scan type : Progressive Bits/(Pixel*Frame) : 0.050 Stream size : 43.2 MiB (91%) Writing library : x264 core 142 Encoding settings : cabac=1 / ref=3 / deblock=1:0:0 / analyse=0x1:0x111 / me=hex / subme=7 / psy=1 / psy_rd=1.00:0.00 / mixed_ref=1 / me_range=16 / chroma_me=1 / trellis=1 / 8x8dct=0 / cqm=0 / deadzone=21,11 / fast_pskip=1 / chroma_qp_offset=-2 / threads=12 / lookahead_threads=2 / sliced_threads=0 / nr=0 / decimate=1 / interlaced=0 / bluray_compat=0 / constrained_intra=0 / bframes=3 / b_pyramid=2 / b_adapt=1 / b_bias=0 / direct=1 / weightb=1 / open_gop=0 / weightp=2 / keyint=250 / keyint_min=25 / scenecut=40 / intra_refresh=0 / rc_lookahead=40 / rc=crf / mbtree=1 / crf=24.0 / qcomp=0.60 / qpmin=0 / qpmax=69 / qpstep=4 / ip_ratio=1.40 / aq=1:1.00 Language : English Codec configuration box : avcC Audio ID : 2 Format : AAC LC Format/Info : Advanced Audio Codec Low Complexity Codec ID : mp4a-40-2 Duration : 4 min 23 s Duration_LastFrame : -3 ms Bit rate mode : Constant Bit rate : 128 kb/s Channel(s) : 2 channels Channel layout : L R Sampling rate : 44.1 kHz Frame rate : 43.066 FPS (1024 SPF) Compression mode : Lossy Stream size : 4.02 MiB (8%) Language : English Default : Yes Alternate group : 1
Продолжение описания:
В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку.
Скачать Coursera - Машинное обучение и анализ данных (2018) слив курса.
Текущее время: Сегодня 03:31
Часовой пояс: GMT + 4
Вы не можете начинать темы Вы не можете отвечать на сообщения Вы не можете редактировать свои сообщения Вы не можете удалять свои сообщения Вы не можете голосовать в опросах Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям Вы не можете скачивать файлы
