* Cantinho Satkeys

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  • cereal killa: Todos os anos e preciso sempre a pedir esmolas e um simples gesto de nem que seja 1€ que fosse dividido por alguns ajudava, uma coisa e certa mesmo continuando isto vai levar volta a como se tem acesso aos tópicos, nunca se quis implementar esta ideia mas quem não contribuir e basta 1 € por ano não terá acesso a sacar nada, vamos ver desenrolar disto mais ate dia 7,finalmente um agradecimento em nome do satkeys a quem já fez a sua doação, obrigada
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  • m1957: Por favor! Uma pequena ajuda, não deixem que o fórum ecerre. Obrigado!
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  • j.s.: h7t45 ao membro anónimo pela sua ajuda  49E09B4F
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  • j.s.: passem f.v. por aqui [link]    h7t45
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Autor Tópico: Coursera - Machine Learning by Stanford University  (Lida 245 vezes)

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Offline mitsumi

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Coursera - Machine Learning by Stanford University
« em: 25 de Abril de 2020, 17:26 »

Coursera - Machine Learning by Stanford University
Video: .mp4 (1280x720) | Audio: AAC, 44100 kHz, 2ch | Size:  2.04 Gb | Materials: PDF
Genre: eLearning Video | Duration: 19h 24m | Language: English

Machine learning is the science of getting computers to act without being explicitly programmed. In the past decade, machine learning has given us self-driving cars, practical speech recognition, effective web search, and a vastly improved understanding of the human genome.

Machine learning is so pervasive today that you probably use it dozens of times a day without knowing it. Many researchers also think it is the                                                                                                                                                                                                  best way to make progress towards human-level AI. In this class, you will learn about the most effective machine learning techniques, and gain practice implementing them and getting them to work for yourself. More importantly, you'll learn about not only the theoretical underpinnings of learning, but also gain the practical know-how needed to quickly and powerfully apply these techniques to new problems. Finally, you'll learn about some of Silicon Valley's best practices in innovation as it pertains to machine learning and AI.

This course provides a broad introduction to machine learning, datamining, and statistical pattern recognition. Topics include: (i) Supervised learning (parametric/non-parametric algorithms, support vector machines, kernels, neural networks). (ii) Unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction, recommender systems, deep learning). (iii) Best practices in machine learning (bias/variance theory; innovation process in machine learning and AI). The course will also draw from numerous case studies and applications, so that you'll also learn how to apply learning algorithms to building smart robots (perception, control), text understanding (web search, anti-spam), computer vision, medical informatics, audio, database mining, and other areas.

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