Программирование [linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME

[СливМен]

[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME

[linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME - Описание курса

Каждый год, кажется, появляется новая горячая тенденция в науке о данных. Одним из самых популярных алгоритмов предиктивной аналитики в этом году являются деревья с градиентным усилением. Нельзя надеяться понять, почему он популярен и успешен, если не понимать основ деревьев решений. Популярность конкретных древовидных алгоритмов росла и падала, но основные концепции были фундаментальными для дисциплины в течение как минимум 30 лет. В этом курсе инструктор Кит Маккормик демонстрирует и обсуждает полдюжины популярных алгоритмов дерева решений. Кит показывает, как получить к ним доступ с помощью других опций с открытым исходным кодом на платформе KNIME. Он объясняет их и реконструирует, чтобы создать прочную основу, на которой можно развивать более продвинутые навыки работы с данными.

Материал на английском языке

Подробнее:

Machine Learning and AI Foundations: Advanced Decision Trees with KNIME Online Class | LinkedIn Learning, formerly Lynda.com

Learn to go beyond the basic decision tree algorithms in KNIME by accessing WEKA, R, and Python-based decision tree and rule induction algorithms from within the KNIME platform.

www.linkedin.com

Скачать курс - [linkedin] Основы машинного обучения и искусственного интеллекта: расширенные деревья решений с KNIME