Машина модель: Модели автомобилей и мотоциклов купить в интернет-магазине OZON

Машина 3д модели | CGTrader

55,315 автомобиль 3д модели доступны для скачивания. Низкополигональных версии, которые будут привлекательны для игровых дизайнеров и разработчиков VR / AR приложений, другие — кинематографисты, аниматоров и рекламодателей. От классических и антикварных автомобилей на гоночные и концепцию из них видели в фильмах, есть большое разнообразие моделей 3д авто в практически любом формате (FBX, OBJ, MAX, 3DS, C4D и т.д.), вам могут понадобиться. Используйте анимированные и бесплатные 3д модели для прототипа и сократить время разработки….Show more

Фильтр

$2

$500+

Min price2102050100200300450

Max price102050100200300500+

Бесплатно

Атрибуты

Низкополигональные3д-печатьАнимированныеPBRРигиКоллекция

Показать контент для взрослых3D MODEL SALE

Premium

 

$399.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

 

$20. 00

obj, fbx, tbscene, tbmat, ma and more

Premium

 

$65.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$69.00

max, obj, fbx, 3ds, mtl

Premium

 

$69.00

stl, pdf, dxf

Premium

 

max, obj, fbx, blend, mtl

Premium

 

$70.00

obj, fbx, blend, dae, mtl

Premium

• PBR

 

$20.00

obj, fbx, mtl, blend, gltf and more

Premium

 

$60.00

fbx, blend

Premium

 

$149.00

max, obj, fbx, 3ds, blend and more

Premium

 

$15.00

stl

Premium

 

$15.00

stl

100% for Ukraine

Premium

 

$14.00

obj, fbx, mtl, blend

Premium

 

$149.00

max, obj, fbx, 3ds, stl and more

Premium

 

$15.00

stl

Premium

 

$15.00

stl

Premium

 

$11.50

100% for Ukraine

Premium

 

$14. 00

obj, fbx, mtl, blend

Premium

 

$169.00

max, obj, fbx, blend, ma and more

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

• PBR

 

$27.00

obj, fbx, 3ds, blend, mtl

Premium

• Lowpoly

 

$60.00

fbx

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$10.00

obj, fbx, blend, mtl

Premium

 

$20.00

stl

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$10.00

obj, blend, mtl

Premium

 

$100.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$40.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$149.99

obj, fbx, mtl, blend

Premium

• PBR

 

$20. 00

obj, fbx, mtl, blend

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Не удалось найти то, что вы ищете?

Заказать пользовательскую 3д модель

Автоматическая разрывная машина, модель XLW(PC)

Запросить консультацию

Определение прочности на разрыв

Определение сопротивления отслаивания липких лент под углом 90°

Определение сопротивления отслаивания высокопрочных липких лент методом плавающих валиков

Испытание прочности при термосварке

Сопротивление отслаивания адгезивной бумаги

Испытание на растяжение

Определение прочности на разрыв и коэффициента удлинения

Испытание на разрыв

Испытание на отрыв методом раздвоенного разрыва

Испытание на прокол пленок

Сопротивление отслаивания защитный пленок

Испытание на отслаивание под углом 180°

Испытание на отслаивание под углом 90°

Страна производства:

КНР

Увеличенная длина хода

Возможность подключения к ПК

Автоматическая разрывная машина XLW (PC) применяется для определения  силовых свойств различных гибких упаковочных материалов. Обладает высокой  точностью (выше 0,5% от полученных значений) и широким диапазоном  тестирования. Прибор имеет 7 независимых тестовых режимов, а также обладает  семью скоростями выполнения тестирования. Тестирования могут проводиться в  различных условиях. Программное обеспечение облегчает работу с прибором, а  также обеспечивает анализ и сравнение данных.

Общая характеристика

• Погрешность прибора составляет 0,5% от полной шкалы
• 7 независимых тестовых режимов, включая растяжение, расслаивание, разрыв и другие силовые испытания
• Длина траверсы составляет 1000 мм
• 7 скоростей испытаний
• Прибор управляется микрокомпьютером и имеет дисплей
• В приборе также имеются: защита от перегрузки, автоматический сброс позиции, аварийное отключение питания
• Статистический анализ и расчет для группы образцов, сравнение данных занесенных в базу
• Поддержка Системы Совместного использования данных Лаборатории Lystem™

Принцип работы

Предварительно подготовленный образец помещается между двух зажимов, один из которых движется в соответствующем  направлении во время тестирования. Данные об изменении силы и смещении записываются при помощи датчика нагрузки  и встроенного датчика перемещений. Сила растяжения, разрыва и уровень удлинения вычисляются с помощью встроенного  микропроцессора.

Стандарты

ISO 37, GB 8808, GB/T 1040.1-2006, GB/T 1040.2-2006, GB/T 1040.3-2006, GB/T 1040.4-2006, GB/T 1040.5-2008, GB/T4850-2002,  GB/T12914-2008, GB/T 17200, GB/T 16578.1-2008, GB/T 7122, GB/T 2790, GB/T 2791, GB/T 2792, ASTM E4, ASTM D882, ASTM  D1938, ASTM D3330, ASTM F88, ASTM F904, JIS P8113, QB/T 2358, QB/T 1130, ГОСТ 14236-81

Области применения

Данный прибор может быть укомплектован более чем 100 зажимами для тестирования более 1000 материалов. Возможно  также выполнение под заказ для специальных параметров.

Основная область применения	Расширенные области применения (требуются дополнительные принадлежности)
Растяжение	Тестирование на сопротивление при открытии комбинированных пленок	Тестирование на расслаивание оберточных пленок	Тест на разрыв изоляционных крышек	Тестирование на разрыв резиновых лент
Тестирование эластичности и величины удлинения	Первоначальное силовое тестирование жидких крышек для перорального применения	Тестирование на расслаивание оболочек для сосудов (45 градусов)	Тестирование на разрыв резиновых пробок	Тестирование на эластичность герметичных упаковок
Тестирование на разрыв при ударе	Тестирование герметичности комбинированных упаковок	Тестирование на расслаивание магнитных стержней	Тестирование на разрыв изоляционных крышек	Тестирование на расслаивание магнитных карт (90 градусов)
Тестирование на разрыв	Тестирование герметичности жидких крышек для перорального применения	Тестирование на разрыв термостойких пленок	Тестирование на проколоустойчивость жидких крышек для перорального применения	Сила разделения защитных пленок
Тестирование термостойкости	Тестирование на прочность упаковок для хранения жидкостей (90 градусов)	Тестирование на расслаивание прокладочной бумаги	Тестирование на прочность упаковок для хранения жидкостей	Тест на разрыв Используется «брючный» метод
Тестирование на расслаивание (90 градусов)	Тестирование на прочность крышек для бутылок (23 градуса)	Сила размотки изоляционных лент	Тестирование на прочность крышек для бутылок и резиновых покрытий	Компрессионное сопротивление пластиковых бутылок
Тестирование на расслаивание (180 градусов)	Тестирование на расслаивание адгезивов (90 градусов)	Тестирования на расслаивание (20 градусов)	Тестирование на разрыв книг с клеевым скреплением	Тестирования на расслаивание пробок (135 градусов)
	Тест на расслаивание пластырей (90 градусов)	Отслоение зажимов плавающих валиков	Тестирование адгезивов на разрыв	Нестандартные зажимы
	Тестирование на определение адгезионной прочности (простое)	Широкий выбор зажимов	Тестирование на определение адгезионной прочности (сложное)	Зажимы японского образца
	Тестирование на расслаивание гибких крышек для труб	Зажимы британского образца	Сила перемещения труб и их составных деталей	Сила растяжения контактных линз
	Тестирование на прочность расчесок	Компрессионное сопротивление застывших крышек	Тестирование на прочность зубных щеток	Компрессионное сопротивление упаковок
	Тестирование на эластичность веревок	Компрессионное сопротивление губок	Первоначальное тестирование надежности крышек от йогуртов

Технические характеристики

Диапазон тестирования	500 Н, 50Н (доступен один из вариантов)
Точность	< 0. 5% от полной шкалы
Количество образцов	1
Скорость тестирования	50, 100, 150, 200, 250, 300, 500 мм/мин
Ширина образца	30 мм (Стандартный зажим) 50 мм (опция)
Ход растяжения	1000 мм
Габаритные размеры	450 мм * 450 мм * 1410 мм
Электропитание	AC 220 В  50 Гц
Вес	68 кг

Комплектация изделия

Стандартная комплектация

Прибор, стандартные зажимы, ПО, кабель связи

По дополнительному заказу

Стандартный компрессионный ролик, поверхность тестирования,  нож для резки образцов, нестандартные зажимы

Дополнительное оборудование

	Приспособление для прокола пленки
	Приспособление для перфорации бутылочных пробок
	Зажимы для канатов
	Более длинные зажимы в японском стиле
	Приспособление для испытания силы снятия колпачка
	Приспособление для отслаивания стретч-пленки по стандарту ASTM D5458
	Английские зажимы
	Плавающее роликовое крепление
	Приспособления для отслаивания
	Приспособление для отслаивания под углом 90°
	Приспособление для испытания силы снятия колпачка 23°
	Приспособление для перфорации бутылочных пробок
	Антискользящее крепление
	Приспособление для испытания силы снятия колпачка
	Приспособление для перфорации бутылочных пробок
	Приспособление для испытания силы скрепления книг
	Приспособление для прокола пленки
	Приспособление для низкоскоростной размотки

Рекомендуем обратить внимание

Автоматическая разрывная машина, модель MEGA 1500

Применяемые стандарты: ISO 37, ASTM E4 ASTM D882 , ASTM D1938 , ASTM D3330 , ASTM F88 , ASTM F904 , GB 8808 , GB/T 1040. 1-2006 , GB/T 1040.2 2006 , G…

Подробнее

Автоматическая разрывная машина, модель C610M

Применяемые стандарты: ISO 37, ASTM E4, ASTM D882, ASTM D1938, ASTM D3330, ASTM F88, ASTM F904, JIS P8113, GB 8808, GB/T 1040.1 2006, GB/T 1040.2 200…

Подробнее

Автоматическая разрывная машина, модель C610H

Применяемые стандарты: ISO 37, ASTM E4, ASTM D882, ASTM D1938, ASTM D3330, ASTM F88, ASTM F904, JIS P8113, GB 8808, GB/T 1040.1 2006, GB/T 1040.2 200…

Подробнее

Что такое модели машинного обучения?

Что такое модель машинного обучения?

Модель машинного обучения — это программа, которая может находить закономерности или принимать решения на основе ранее неизвестного набора данных. Например, при обработке естественного языка модели машинного обучения могут анализировать и правильно распознавать намерения, стоящие за ранее неизвестными предложениями или сочетаниями слов. В распознавании изображений модель машинного обучения можно научить распознавать объекты, например автомобили или собак. Модель машинного обучения может выполнять такие задачи, «обучив» ее на большом наборе данных. Во время обучения алгоритм машинного обучения оптимизируется для поиска определенных закономерностей или выходных данных из набора данных в зависимости от задачи. Результат этого процесса — часто компьютерная программа с определенными правилами и структурами данных — называется моделью машинного обучения.

Что такое алгоритм машинного обучения?

Алгоритм машинного обучения — это математический метод поиска закономерностей в наборе данных. Алгоритмы машинного обучения часто основаны на статистике, исчислении и линейной алгебре. Некоторые популярные примеры алгоритмов машинного обучения включают линейную регрессию, деревья решений, случайный лес и XGBoost.

Что такое модельное обучение в машинном обучении?

Процесс запуска алгоритма машинного обучения на наборе данных (называемом обучающими данными) и оптимизации алгоритма для поиска определенных шаблонов или выходных данных называется обучением модели. Полученная функция с правилами и структурами данных называется обученной моделью машинного обучения.

Какие существуют типы машинного обучения?

В целом, большинство методов машинного обучения можно разделить на обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Что такое контролируемое машинное обучение?

В машинном обучении с учителем алгоритму предоставляется набор входных данных, и он вознаграждается или оптимизируется для соответствия набору определенных выходных данных. Например, контролируемое машинное обучение широко используется в распознавании изображений с использованием метода, называемого классификацией. Контролируемое машинное обучение также используется для прогнозирования демографических показателей, таких как рост населения или показатели здоровья, с использованием метода, называемого регрессией.

Что такое неконтролируемое машинное обучение?

При неконтролируемом машинном обучении алгоритму предоставляется входной набор данных, но он не вознаграждается и не оптимизируется для конкретных выходных данных, а вместо этого обучается группировать объекты по общим характеристикам. Например, механизмы рекомендаций в интернет-магазинах основаны на неконтролируемом машинном обучении, в частности на методе, называемом кластеризацией.

Что такое обучение с подкреплением?

При обучении с подкреплением алгоритм обучается с помощью множества экспериментов методом проб и ошибок. Обучение с подкреплением происходит, когда алгоритм постоянно взаимодействует с окружающей средой, а не полагается на обучающие данные. Один из самых популярных примеров обучения с подкреплением — автономное вождение.

Какие существуют модели машинного обучения?

Существует множество моделей машинного обучения, и почти все они основаны на определенных алгоритмах машинного обучения. Популярные алгоритмы классификации и регрессии подпадают под контролируемое машинное обучение, а алгоритмы кластеризации обычно развертываются в сценариях неконтролируемого машинного обучения.

Контролируемое машинное обучение

• Логистическая регрессия: логистическая регрессия используется для определения принадлежности входных данных к определенной группе или нет
• SVM: SVM или машины опорных векторов создают координаты для каждого объекта в n-мерном пространстве и используют гиперплоскость для группировки объектов по общим признакам классифицировать объекты на основе признаков
• Деревья решений: Деревья решений также являются классификаторами, которые используются для определения того, к какой категории относятся входные данные, путем обхода листьев и узлов дерева
• Линейная регрессия: Линейная регрессия используется для выявления взаимосвязей между интересующей переменной и входными данными и прогнозирования ее значений на основе значений входных переменных.
• kNN: метод k ближайших соседей включает в себя группировку ближайших объектов в наборе данных и поиск наиболее часто встречающихся или средних характеристик среди объектов.
• Случайный лес: Случайный лес — это набор множества деревьев решений из случайных подмножеств данных, в результате чего комбинация деревьев может быть более точной в прогнозировании, чем одно дерево решений.
• Алгоритмы повышения: Алгоритмы повышения, такие как Gradient Boosting Machine, XGBoost и LightGBM, используют ансамблевое обучение. Они объединяют прогнозы нескольких алгоритмов (например, деревьев решений) с учетом ошибки предыдущего алгоритма.

Неконтролируемое машинное обучение

• K-средних: Алгоритм K-средних находит сходство между объектами и группирует их в K различных кластеров.
• Иерархическая кластеризация: Иерархическая кластеризация строит дерево вложенных кластеров без указания количества кластеров.

Что такое дерево решений в машинном обучении (ML)?

Дерево решений — это прогностический подход в машинном обучении для определения того, к какому классу принадлежит объект. Как следует из названия, дерево решений представляет собой древовидную блок-схему, в которой класс объекта определяется шаг за шагом с использованием определенных известных условий. Дерево решений, визуализированное в домике у озера Databricks. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/05/02/detecting-financial-fraud-at-scale-with-decision-trees-and-mlflow-on-databricks.html

Что такое регрессия в машинном обучении?

Регрессия в науке о данных и машинном обучении — это статистический метод, который позволяет прогнозировать результаты на основе набора входных переменных. Результат часто является переменной, которая зависит от комбинации входных переменных. Модель линейной регрессии, выполненная на Databricks Lakehouse. Источник: https://www. databricks.com/blog/2015/06/04/simplify-machine-learning-on-spark-with-databricks.html

Что такое классификатор в машинном обучении?

Классификатор — это алгоритм машинного обучения, который присваивает объекту членство в категории или группе. Например, классификаторы используются для определения того, является ли электронное письмо спамом или является ли транзакция мошеннической.

Сколько моделей существует в машинном обучении?

Много! Машинное обучение — это развивающаяся область, и всегда разрабатываются новые модели машинного обучения.

Какая модель лучше всего подходит для машинного обучения?

Модель машинного обучения, наиболее подходящая для конкретной ситуации, зависит от желаемого результата. Например, чтобы предсказать количество покупок автомобилей в городе на основе исторических данных, наиболее полезным может быть такой метод обучения с учителем, как линейная регрессия. С другой стороны, чтобы определить, купит ли потенциальный клиент в этом городе автомобиль, учитывая его доход и историю поездок на работу, лучше всего подойдет дерево решений.

Что такое развертывание модели в машинном обучении (ML)?

Развертывание модели — это процесс предоставления модели машинного обучения для использования в целевой среде — для тестирования или производства. Модель обычно интегрируется с другими приложениями в среде (такими как базы данных и пользовательский интерфейс) через API. Развертывание — это этап, после которого организация может окупить огромные инвестиции, сделанные в разработку модели. Полный жизненный цикл модели машинного обучения в Databricks Lakehouse. Источник: https://www.databricks.com/blog/2019/09/18/productionizing-machine-learning-from-deployment-to-drift-detection.html

Что такое модели глубокого обучения?

Модели глубокого обучения — это класс моделей машинного обучения, которые имитируют то, как люди обрабатывают информацию. Модель состоит из нескольких уровней обработки (отсюда и термин «глубокий») для извлечения признаков высокого уровня из предоставленных данных. Каждый уровень обработки передает более абстрактное представление данных на следующий уровень, а последний уровень обеспечивает более человеческое понимание. В отличие от традиционных моделей машинного обучения, которые требуют маркировки данных, модели глубокого обучения могут обрабатывать большие объемы неструктурированных данных. Они используются для выполнения более похожих на человека функций, таких как распознавание лиц и обработка естественного языка. Упрощенное представление глубокого обучения. Источник: https://www.databricks.com/discover/pages/the-democratization-of-artificial-intelligence-and-deep-learning

Что такое машинное обучение временных рядов?

Модель машинного обучения с временными рядами — это модель, в которой одной из независимых переменных является последовательная продолжительность минут, дней, лет и т. д.), и она оказывает влияние на зависимую или прогнозируемую переменную. Модели машинного обучения временных рядов используются для прогнозирования событий с привязкой ко времени, например погоды на будущей неделе, ожидаемого количества клиентов в будущем месяце, прогноза доходов на будущий год и т.  д.

Где я могу узнать больше о машинном обучении?

• Ознакомьтесь с этой бесплатной электронной книгой, чтобы узнать о многих увлекательных примерах использования машинного обучения, которые внедряются предприятиями по всему миру.
• Чтобы получить более глубокое представление о машинном обучении от экспертов, ознакомьтесь с блогом Databricks Machine Learning.

Модели машинного обучения: что это такое и как их создавать

Модели машинного обучения имеют решающее значение для всего, от науки о данных до маркетинга, финансов, розничной торговли и многого другого. Сегодня есть несколько отраслей, не затронутых революцией машинного обучения, которая изменила не только то, как работают предприятия, но и целые отрасли.

Но что такое модели машинного обучения? И как они строятся?

В этой статье вы узнаете, как создаются модели машинного обучения, и найдете список популярных алгоритмов, лежащих в их основе. Вы также найдете рекомендуемые курсы и статьи, которые помогут вам освоить машинное обучение.

Что такое модель машинного обучения?

Модели машинного обучения — это компьютерные программы, которые используются для распознавания шаблонов в данных или для прогнозирования.

Модели машинного обучения создаются на основе алгоритмов машинного обучения, которые обучаются с использованием размеченных, неразмеченных или смешанных данных. Разные алгоритмы машинного обучения подходят для разных целей, таких как классификация или прогнозное моделирование, поэтому специалисты по данным используют разные алгоритмы в качестве основы для разных моделей. Когда данные вводятся в определенный алгоритм, они модифицируются для лучшего управления конкретной задачей и становятся моделью машинного обучения.

Например, дерево решений — это общий алгоритм, используемый как для классификации, так и для прогнозного моделирования. Ученый, работающий с данными, который хочет создать модель машинного обучения, которая идентифицирует различные виды животных, может обучить алгоритм дерева решений с различными изображениями животных.

Со временем алгоритм будет изменяться в зависимости от данных и становиться все лучше в классификации изображений животных. В свою очередь, это в конечном итоге станет моделью машинного обучения.

Подробнее: Деревья решений в машинном обучении: два типа (+ примеры)

Как построить модель машинного обучения

Модели машинного обучения создаются алгоритмами обучения либо с помеченными, либо с немаркированными данными, либо с их сочетанием. В результате существует три основных способа обучения и создания алгоритма машинного обучения:

• Обучение с учителем: Обучение с учителем происходит, когда алгоритм обучается с использованием «помеченных данных» или данных, помеченных меткой, поэтому что алгоритм может успешно учиться на нем. Обучение алгоритма с помеченными данными помогает конечной модели машинного обучения узнать, как классифицировать данные в соответствии с пожеланиями исследователя.

• Обучение без учителя: Обучение без учителя использует немаркированные данные для обучения алгоритма. В этом процессе алгоритм находит закономерности в самих данных и создает свои собственные кластеры данных. Неконтролируемое обучение полезно для исследователей, которые хотят найти закономерности в данных, которые в настоящее время им неизвестны.

Подробнее : 7 алгоритмов машинного обучения, которые нужно знать

Загрузка…

Контролируемое и неконтролируемое машинное обучение

Расширенное машинное обучение и обработка сигналов

IBM Skills Network

Заполненная звезда Заполненная звезда Заполненная звезда Заполненная звезда Полузаполненная звезда

4,5 (1208 оценок)

 |

42 000 студентов зачислены

Курс 2 из 4 по углубленному изучению данных со специализацией IBM

Зарегистрироваться бесплатно

Что такое параметры машинного обучения?

Прежде чем исследователь обучит алгоритм машинного обучения, он должен сначала установить гиперпараметры для алгоритма, которые действуют как внешние направляющие, указывающие, как будет обучаться алгоритм. Например, количество ветвей в дереве решений, скорость обучения и количество кластеров в алгоритме кластеризации — все это примеры гиперпараметров.

Поскольку алгоритм обучается и управляется гиперпараметрами, параметры начинают формироваться в ответ на обучающие данные. Эти параметры включают веса и смещения, формируемые алгоритмом по мере его обучения. Окончательные параметры модели машинного обучения называются параметров модели, , которые идеально соответствуют набору данных без превышения или уменьшения.

Хотя параметры модели машинного обучения могут быть идентифицированы, гиперпараметры, используемые для ее создания, не могут быть идентифицированы.

Загрузка…

Параметры и гиперпараметры

Нейронные сети и глубокое обучение

DeepLearning.AI

Заполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звездаЗаполненная звезда

4,9 (117 779 оценок)

5 9 |

Зачислено 1,2 млн студентов

Курс 1 из 5 специализации глубокого обучения

Зарегистрируйтесь бесплатно

Типы моделей машинного обучения

В машинном обучении преобладают два типа задач: классификация и прогнозирование.

Эти проблемы решаются с использованием моделей, полученных на основе алгоритмов, разработанных либо для классификации, либо для регрессии (метод, используемый для прогнозного моделирования). Иногда один и тот же алгоритм можно использовать для создания моделей классификации или регрессии, в зависимости от того, как он обучен.

Ниже вы найдете список общих алгоритмов, используемых для создания моделей классификации и регрессии.

Классификационные модели

• Логистическая регрессия

• Naive Bayes

• Деревья решений

• Случайный лес

• K-Nearest (KNN). Регрессионные модели 

  Подробнее о машинном обучении 

  Независимо от того, хотите ли вы стать специалистом по данным или просто хотите углубить свои знания о нейронных сетях, зачисление на онлайн-курс поможет вам продвинуться по карьерной лестнице.

  В Стэнфорде и специализации DeepLearning.AI по машинному обучению вы освоите фундаментальные концепции искусственного интеллекта и разовьете практические навыки машинного обучения в удобной для начинающих программе из трех курсов, разработанной провидцем в области искусственного интеллекта Эндрю Нг.

  Тем временем специализация глубокого обучения DeepLearning.AI научит вас создавать и обучать архитектуру нейронной сети и вносить свой вклад в разработку передовых технологий искусственного интеллекта.

  специализация

  Машинное обучение

  #BreakIntoAI со специализацией по машинному обучению. Овладейте фундаментальными концепциями искусственного интеллекта и отработайте практические навыки машинного обучения в рамках удобной для начинающих программы из трех курсов, подготовленной специалистом по искусственному интеллекту Эндрю Нг. 3 месяца

  Учитесь в своем собственном темпе

  Навыки, которые вы приобретете:

  Деревья решений, искусственная нейронная сеть, логистическая регрессия, рекомендательные системы, линейная регрессия, регуляризация для предотвращения переобучения, градиентный спуск, обучение с учителем, логистическая регрессия для классификации, Xgboost, Tensorflow, ансамбли деревьев, советы по разработке моделей, совместная фильтрация, обучение без учителя , Обучение с подкреплением, Обнаружение аномалий

  Автор: Coursera • Обновлено 9 января 2023 г.