Hackr.io - это сообщество, где можно найти и поделиться лучшими онлайн-курсами и учебными пособиями. Присоединяйтесь к ним, это займет всего 30 секунд.

Вот как это работает:

Любой может подать курс или учебник

Сообщество поддерживает полезные уроки

Лучшие уроки поднимаются на вершину

Disclosure: This page may contain affliate links, meaning when you click the links and make a purchase, we receive a commission.

Machine Learning (Stanford University) (coursera.org)

Посетить учебник

#1 из общего количества 135 Machine Learning Учебники и курсы 13.3k+ Просмотры

податель

Viktor Yanush

1450 точки

воспитатель

Andrew Ng

1050 точки

Почему зрителям нравится этот урок?

Качество контента

Квалифицированный инструктор

Качество видео

Глубина курса и охват

Курс Pace

Напишите свой обзор этого урока:

Вы также можете задавать вопросы или предоставлять любую информацию, которая может быть полезна людям, проходящим этот курс..

Kunal Vats

16 точки

3 года назад

Any prerequisite to start this course?

Ashwin Jayaprakash

16 Points

@kunal-vats Its explained in the introduction.

Doydle Llama

18 точки

4 года назад

Great resource, professor explains things very well, and the assignments are relevant and challenging.

Khushal Sharma

10 точки

4 года назад

does this course have programing or only algo's?

Saurabh Hooda

99925 Points

@khushal-sharma This is from the course syllabus: "This course includes programming assignments designed to help you understand how to implement the learning algorithms in practice."

Robert Martin

48 Points

@khushal-sharma It does have programming, but in Octave/Matlab, which nobody really uses for machine learning.

Bingli224

10 точки

7 месяцев назад

This course is like to review and upgrade skills of algebra, matrix, vector, calculus, statistics, and MATLAB (like Python + numpy + pandas + matplotlib + Jupyter notebook). Understood the background of machine learning field, especially neural network, as a strong background for studying deep learning.

Rayan Potter

18 точки

1 год назад

Machine Learning (ML) field have huge scope in multiple fields to help AI developers train the various types of models and provide an automated solution to different people around the world. Apart from promising sectors like @healthcare, @automotive, @retail and agriculture, ML provides a great opportunity to @machinelearning engineers utilize the bunch of data and train the machine predict in the same way.

Senthil Nathan

10 точки

1 год назад

Sahana Ks

12 точки

3 года назад

Is it a self paced course?

Saurabh Hooda

99925 Points

@sahana-ks It's not a self paced course. You need to enroll in the course and then for the best output go with the flow of the course. However, once you've enrolled you will have access to all the materials forever so you can access those and revisit those at your pace.