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डीप लर्निंग - कोर्स RUB 36,820। नेटोलॉजी से, प्रशिक्षण 3 माह, दिनांक 30 नवम्बर 2023।
अनेक वस्तुओं का संग्रह / / December 02, 2023
"नेटोलॉजी" इंटरनेट प्रमोशन और ऑनलाइन प्रोजेक्ट प्रबंधन सीखने का एक त्वरित तरीका है। त्वरित सीखने के लिए खुली कक्षाएं, ऑनलाइन गहनता और इंटरैक्टिव पाठ्यक्रम।
नेटोलॉजी सबसे लोकप्रिय इंटरनेट व्यवसायों में विशेषज्ञों की तैयारी और अतिरिक्त प्रशिक्षण के लिए एक ऑनलाइन विश्वविद्यालय है। इस विश्वविद्यालय में Google, Yandex, Mail.ru, Alfa-Bank और अन्य प्रमुख कंपनियों में काम करने वाले उच्च योग्य विशेषज्ञ पढ़ाते हैं। उनमें से कई अपने स्वयं के सफल ऑनलाइन व्यवसायों के मालिक हैं।
नेटोलॉजी की स्थापना 2011 में हुई थी। साइट के सह-संस्थापक उद्यमी मैक्सिम स्पिरिडोनोव हैं, जो नेटोलॉजी के महानिदेशक हैं, और उनकी पत्नी यूलिया स्पिरिडोनोवा-मिकेडा, जो वास्तव में, परियोजना की अवधारणा के साथ आईं।
आरबीसी डेली, वेडोमोस्टी, आर्गुमेंटी आई फैक्टी, लाइफहैकर, लेंटा.आरयू, स्लोन और कई अन्य जैसे प्रकाशनों ने नेटोलॉजी के बारे में लिखा है।
मैक्सिम स्पिरिडोनोव खुद फोर्ब्स के लिए एक कॉलम लिखते हैं, विश्लेषणात्मक कार्यक्रम "रूनेटोलॉजी" के लेखक और प्रस्तुतकर्ता हैं, जिसके अतिथि ऑनलाइन व्यवसाय के क्षेत्र में प्रमुख विशेषज्ञ हैं। मैक्सिम ने निर्माण में भाग लिया और दर्जनों प्रमुख वेब परियोजनाओं का नेतृत्व किया, जिनमें पॉड.एफएम पॉडकास्ट टर्मिनल जैसी परियोजनाएं भी शामिल थीं। पत्रिका "ShkolaZhizni.ru", सेवा "BobrDobr.ru", सोशल बुकमार्किंग साइट Memori.ru, इंटरनेट विश्वकोश Calend.ru और विदेशी मुद्रा दलाल फ्रेशफॉरेक्स। वह "हू कंट्रोल्स द रशियन इंटरनेट" पुस्तक के लेखक हैं। सामान्य तौर पर, यह स्पष्ट है कि वह व्यक्ति अपने क्षेत्र में एक महान विशेषज्ञ है।
नेटोलॉजी स्कोल्कोवो का निवासी है और उसके पास राज्य लाइसेंस है (नंबर 037356 दिनांक 6 अप्रैल 2016)
पाठ्यक्रम शास्त्रीय और उन्नत मशीन लर्निंग एल्गोरिदम की जांच करता है और अध्ययन किए जा रहे तरीकों के गणितीय औचित्य की विस्तार से जांच करता है।
विभाग: हायर स्कूल ऑफ मैनेजमेंट एंड इनोवेशन (72 शैक्षणिक घंटे) उन्नत प्रशिक्षण कार्यक्रम.
मशीन लर्निंग पर एक परिचयात्मक व्यावहारिक पाठ्यक्रम। किसी समाधान के निर्माण के पूर्ण चक्र पर विचार किया जाता है: प्रारंभिक डेटा (".xlsx फ़ाइल") के चयन से लेकर एक मॉडल बनाना और अंतिम ग्राहक को डेटा की विशेषताओं और प्राप्त की विशिष्टताओं को समझाना परिणाम। सैद्धांतिक अनुभाग - वर्गीकरण, प्रतिगमन, भविष्यवाणियां, संयोजन - विश्लेषण किए जा रहे उदाहरणों के सही निर्माण और समझ के लिए आवश्यक सीमा तक, अवलोकन मोड में दिए गए हैं।
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