Модуль: 📚 МОДУЛЬ 3. ПЕРЕДОВІ МЕТОДИ У MACHINE LEARNING ТА DEEP LEARNING | F3 (122). OK02. Штучний інтелект та гібридні мережі

Виберіть дію 📘 Тема 7. Machine Learning з вчителем. Регресія та класифікація

📘 Тема 7. Machine Learning з вчителем. Регресія та класифікація
Виберіть дію Machine Learning з вчителем. Регресія та класифікація [📺 Презентація]

Machine Learning з вчителем. Регресія та класифікація [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 7. Дослідження методів кластеризації: K-Means, DBSCAN, Mean-Shift, Agglomerative Clustering, Fuzzy C-Means

Лабораторна робота № 7. Дослідження методів кластеризації: K-Means, DBSCAN, Mean-Shift, Agglomerative Clustering, Fuzzy C-Means Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 7 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 7 [Google Colab🔗] URL
Виберіть дію 📗 Тема 8. Machine Learning без вчителя. Кластеризація та асоціація

📗 Тема 8. Machine Learning без вчителя. Кластеризація та асоціація
Виберіть дію Machine Learning без вчителя. Кластеризація та асоціація [📺 Презентація]

Machine Learning без вчителя. Кластеризація та асоціація [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 8. Дослідження алгоритмів асоціативних правил: Apriori, FP-Growth

Лабораторна робота № 8. Дослідження алгоритмів асоціативних правил: Apriori, FP-Growth Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 8 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 8 [Google Colab🔗] URL
Виберіть дію 📙 Тема 9. Спеціалізовані методи Machine Learning. Узагальнення. Ансамблеві методи. Reinforcement Learning

📙 Тема 9. Спеціалізовані методи Machine Learning. Узагальнення. Ансамблеві методи. Reinforcement Learning
Виберіть дію Спеціалізовані методи Machine Learning. Узагальнення. Ансамблеві методи. Reinforcement Learning [📺 Презентація]

Спеціалізовані методи Machine Learning. Узагальнення. Ансамблеві методи. Reinforcement Learning [📺 Презентація] Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 9. Дослідження методів узагальнення: LDA, SVD (LSA), PCA, t-SNE та ансамблевих методів: Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, AdaBoost

Лабораторна робота № 9. Дослідження методів узагальнення: LDA, SVD (LSA), PCA, t-SNE та ансамблевих методів: Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, AdaBoost Файл
Виберіть дію Лабораторна робота № 9 [Google Colab🔗]

Лабораторна робота № 9 [Google Colab🔗] URL

Схема розділу