Модуль: 📚 МОДУЛЬ 2. ПІДГОТОВКА ТА ОПТИМІЗАЦІЯ МОДЕЛЕЙ МАШИННОГО НАВЧАННЯ | F3 (122). OK02. Штучний інтелект та гібридні мережі

Виберіть дію 📘 Тема 4. Архітектура та проєктування нейронних мереж

📘 Тема 4. Архітектура та проєктування нейронних мереж
Виберіть дію Архітектура та проєктування нейронних мереж [📺 Презентація]

Архітектура та проєктування нейронних мереж [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 4. Оптимізація нейронних мереж: дослідження функцій активації та стратегій оптимізації

Лабораторна робота № 4. Оптимізація нейронних мереж: дослідження функцій активації та стратегій оптимізації Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 4 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 4 [Google Colab🔗] URL
Виберіть дію 📗 Тема 5. Оптимізація та налаштування моделей

📗 Тема 5. Оптимізація та налаштування моделей
Виберіть дію Оптимізація та налаштування моделей [📺 Презентація]

Оптимізація та налаштування моделей [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 5. Дослідження методів регресії: Linear Regression, Polynomial Regression, Ridge Regression та Lasso Regression

Лабораторна робота № 5. Дослідження методів регресії: Linear Regression, Polynomial Regression, Ridge Regression та Lasso Regression Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 5 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 5 [Google Colab🔗] URL
Виберіть дію 📙 Тема 6. Навчання та валідація моделей

📙 Тема 6. Навчання та валідація моделей
Виберіть дію Навчання та валідація моделей [📺 Презентація]

Навчання та валідація моделей [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 6. Дослідження методів класифікації: K-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Trees, Logistic Regression

Лабораторна робота № 6. Дослідження методів класифікації: K-NN, Naive Bayes, SVM, Decision Trees, Logistic Regression Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 6 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 6 [Google Colab🔗] URL

Схема розділу