
πΠΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ΅ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅. Π’Π΅ΠΎΡΠΈΡ ΠΈ Π°Π»Π³ΠΎΡΠΈΡΠΌΡ.
π½ ΠΠ²ΡΠΎΡ: Π Π°ΠΉΠ½Ρ Π°ΡΠ΄ ΠΠ»Π΅ΡΡΠ΅
β¬β¬β¬β¬β¬β¬β¬β¬
Π ΡΡΠΎΠΉ ΠΊΠ½ΠΈΠ³Π΅ Π²Ρ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅ΡΠ΅ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΠΎΠ΅ Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡ: ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΡ ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΏΠ»ΠΎΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ, ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ° Ρ ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ°ΠΌΠΈ, ΡΡΠ΅Ρ ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°Ρ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ, ΡΠΎΠΏΠΎΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ΅ΡΠ΅ΠΎΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, ΠΎΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΈ Π΄Ρ. ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π» Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΈΡΡΠΎΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌΠΈ ΡΠΏΡΠ°Π²ΠΊΠ°ΠΌΠΈ, ΡΠ΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°ΡΠΈΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠ΅ΠΌΡ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΡΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ ΠΎ ΡΠ°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π΅ΠΌΡΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠΈΡΡ .
π Π‘ΠΊΠ°ΡΠ°ΡΡ ΠΊΠ½ΠΈΠ³Ρ
π ΠΠ½ΠΈΠ³Π° Π² ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½Π΅
#MachineLerning | ΠΡΠΎΡΡΠΎ IT-ΠΊΠ½ΠΈΠ³ΠΈ
π½ ΠΠ²ΡΠΎΡ: Π Π°ΠΉΠ½Ρ Π°ΡΠ΄ ΠΠ»Π΅ΡΡΠ΅
β¬β¬β¬β¬β¬β¬β¬β¬
Π ΡΡΠΎΠΉ ΠΊΠ½ΠΈΠ³Π΅ Π²Ρ Π½Π°ΠΉΠ΄Π΅ΡΠ΅ Π΄ΠΎΡΡΡΠΏΠ½ΠΎΠ΅ Π²Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΠ΅ Π² ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π½ΡΠ΅ Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΡ ΠΊΠΎΠΌΠΏΡΡΡΠ΅ΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π·ΡΠ΅Π½ΠΈΡ: ΠΎΠ±ΡΠ°Π±ΠΎΡΠΊΡ ΠΈ Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, Π°Π½Π°Π»ΠΈΠ· ΠΏΠ»ΠΎΡΠ½ΠΎΠ³ΠΎ Π΄Π²ΠΈΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ, ΡΠ΅Π³ΠΌΠ΅Π½ΡΠ°ΡΠΈΡ ΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, ΡΠ°Π±ΠΎΡΠ° Ρ ΠΊΠ°ΠΌΠ΅ΡΠ°ΠΌΠΈ, ΡΡΠ΅Ρ ΠΌΠ΅ΡΠ½Π°Ρ ΡΠ΅ΠΊΠΎΠ½ΡΡΡΡΠΊΡΠΈΡ, ΡΠΎΠΏΠΎΡΡΠ°Π²Π»Π΅Π½ΠΈΠ΅ ΡΡΠ΅ΡΠ΅ΠΎΠΈΠ·ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΠΉ, ΠΎΠ±Π½Π°ΡΡΠΆΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΎΠ±ΡΠ΅ΠΊΡΠΎΠ² ΠΈ Π΄Ρ. ΠΠ°ΡΠ΅ΡΠΈΠ°Π» Π΄ΠΎΠΏΠΎΠ»Π½ΡΠ΅ΡΡΡ ΠΈΡΡΠΎΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΌΠΈ ΡΠΏΡΠ°Π²ΠΊΠ°ΠΌΠΈ, ΡΠ΅ΠΊΠΎΠΌΠ΅Π½Π΄Π°ΡΠΈΡΠΌΠΈ ΠΏΠΎ Π΄Π°Π»ΡΠ½Π΅ΠΉΡΠ΅ΠΌΡ ΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈ ΡΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΈΡΠΌΠΈ ΠΎ ΡΠ°ΡΡΠΌΠ°ΡΡΠΈΠ²Π°Π΅ΠΌΡΡ ΠΌΠ°ΡΠ΅ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ ΠΏΠΎΠ½ΡΡΠΈΡΡ .
π Π‘ΠΊΠ°ΡΠ°ΡΡ ΠΊΠ½ΠΈΠ³Ρ
π ΠΠ½ΠΈΠ³Π° Π² ΠΌΠ°Π³Π°Π·ΠΈΠ½Π΅
#MachineLerning | ΠΡΠΎΡΡΠΎ IT-ΠΊΠ½ΠΈΠ³ΠΈ