Скачать с ютуб How I'd learn ML in 2025 (if I could start over) в хорошем качестве
How I'd learn ML in 2025 (if I could start over)
3 месяца назад
Из-за периодической блокировки нашего сайта РКН сервисами, просим воспользоваться резервным адресом:
Загрузить через ClipSaver.ruСкачать бесплатно How I'd learn ML in 2025 (if I could start over) в качестве 4к (2к / 1080p)
У нас вы можете посмотреть бесплатно How I'd learn ML in 2025 (if I could start over) или скачать в максимальном доступном качестве, которое было загружено на ютуб. Для скачивания выберите вариант из формы ниже:
Загрузить музыку / рингтон How I'd learn ML in 2025 (if I could start over) в формате MP3:
Роботам не доступно скачивание файлов. Если вы считаете что это ошибочное сообщение - попробуйте зайти на сайт через браузер google chrome или mozilla firefox. Если сообщение не исчезает - напишите о проблеме в обратную связь. Спасибо.
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса savevideohd.ru
How I'd learn ML in 2025 (if I could start over)
If you want to learn AI/ ML in 2025 but don't know how to start, this video will help. In it, I share the 6 key steps I would take to learn ML if I could start over. Enjoy 💛 === Links to resources === Math Why Machines Learn (affiliate link): https://amzn.to/41T18ME Khan Academy: https://www.khanacademy.org/ Machine Learning Andrew Ng's ML specialization: https://www.coursera.org/specializati... Deep Learning Andrew Ng's DL specialization: https://www.coursera.org/specializati... Stanford CS25: https://web.stanford.edu/class/cs25/ - @AndrejKarpathy Understanding Deep Learning: https://udlbook.github.io/udlbook/ Projects Kaggle: https://www.kaggle.com/ ====================== ⬇️ Follow me on my other socials and feel free to DM questions! ⬇️ 🔹 LinkedIn: / boris-meinardus-ba2302177 🐦 Twitter: / borismeinardus ================== Timestamps ================ 00:00 - Intro 00:36 - Python 02:29 - Math 06:50 - Machine Learning 08:10 - Deep Learning 11:47 - Projects ============================================= #ai #datascience #machinelearning
Comments
