Коллеги, раздел Структуры данных, алгоритмы и оптимизация машинного обучения дает вам возможность использовать нотацию О для характеристики временной и пространственной эффективности данного алгоритма, позволяя вам выбирать или разрабатывать наиболее разумный подход к решению конкретной задачи машинного обучения с доступными вам аппаратными ресурсами, ознакомиться со всем спектром наиболее широко используемых структур данных Python, включая структуры на основе списков, словарей, деревьев и графов. , получить практическое представление обо всех основных алгоритмах работы с данными, включая алгоритмы поиска, сортировки, хеширования и обхода, узнать, чем отличаются статистические подходы и подходы машинного обучения к оптимизации и почему вы должны выбрать тот или иной для конкретную проблему, которую вы решаете, поймите, как именно работает чрезвычайно универсальный (стохастический) алгоритм оптимизации градиентного спуска и как его применять, и изучите причудливые оптимизаторы, доступные для продвинутых подходов к машинному обучению (например, глубокого обучения), и когда вы следует подумать об их использовании. Учебные модули включают: 1) структуры данных и алгоритмы, 2) нотацию большой О, 3) структуры данных на основе списков, 4) поиск и сортировку, 5) наборы и хеширование, 6) деревья, 7) графики, 8) машины Оптимизация обучения и 9) Fancy Deep Learning Optimizers.
Зарегистрируйтесь сегодня (команды и руководители приветствуются): https://tinyurl.com/3pv6b5ny
Загрузите бесплатно AI-ML-DL — Руководство по трансформации карьеры.
Больших карьерных успехов, Лоуренс Э. Уилсон — Академия искусственного интеллекта (поделитесь с вашей командой)
