[Яндекс.Практикум] Специалист по Data Science Плюс. Часть 15 из 16 (2022)

Джек Воробей

Administrator
Команда форума
Одмин
Модэр
isla-la-tortuga.com
Регистрация
6 Май 2024
Сообщения
3,563
Реакции
35
Баллы
48
Веб-сайт
isla-la-tortuga.com
Профессиональное становление в области data science включает в себя не только глубокие знания в анализе данных, но и умение эффективно работать с современными инструментами и технологиями.
Программа для тех, кто стремится развиваться в области науки о данных

Длительность составляет 16 месяцев, что равно 16 отдельным периодам времени.
Фрагмент XV:

Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) - это область компьютерных наук и искусственного интеллекта, которая занимается разработкой методов и технологий для взаимодействия между компьютерами и человеческим языком. Эта дисциплина охватывает разнообразные задачи, такие как распознавание и синтез речи, машинный перевод, анализ текста и диалоговые системы.
Содержание:

Исследование первичных данных
Введение в основы машинного обучения является ключевым этапом в изучении современной информатики. Этот раздел науки фокусируется на разработке алгоритмов, которые позволяют компьютерам обучаться на основе данных и делать прогнозы или принимать решения без явного программирования.

Инструменты, поддерживающие Data Science
Математические основы машинного обучения играют ключевую роль в разработке алгоритмов, способных извлекать полезные знания из данных.

Хранилища информации являются важной составляющей современных информационных технологий. Эти системы предназначены для надежного хранения и организации данных, обеспечивая доступ к ним в нужный момент. От крупных корпоративных баз данных до персональных хранилищ на облачных платформах, каждая система имеет свои особенности и предназначение. Важно выбирать систему хранения данных, учитывая требования к безопасности, масштабируемости и доступности данных.
Методы машинного обучения в действии

Основы глубокого обучения являются фундаментальными знаниями, необходимыми для понимания принципов работы современных искусственных нейронных сетей. Этот раздел науки о машинном обучении сосредотачивается на алгоритмах, которые позволяют моделям анализировать данные с нескольких уровней абстракции, делая возможным решение сложных задач в области распознавания образов, обработки естественного языка и других приложений искусственного интеллекта.

Продажник



Скачать

 
Главная Регистрация
Сверху