ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก
ไอคอนโทรโข่ง

Microsoft Build //เหตุการณ์ localhost

ลงทะเบียนสําหรับกิจกรรมในพื้นที่เพื่อสร้างและปรับใช้โซลูชัน AI บน Azure ด้วย Microsoft Foundry และ GitHub Copilot

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

เรียนรู้ เชื่อมต่อ สร้าง

Microsoft Reactor

เข้าร่วม Microsoft Reactor และมีส่วนร่วมกับนักพัฒนาซอฟต์แวร์แบบสด

พร้อมที่จะเริ่มต้นใช้งาน AI และเทคโนโลยีล่าสุดหรือไม่ Microsoft Reactor มีกิจกรรม การฝึกอบรม และทรัพยากรของชุมชนเพื่อช่วยเหลือนักพัฒนา ผู้ประกอบการ และสตาร์ทอัพที่สร้างขึ้นบนเทคโนโลยี AI และอื่น ๆ เข้าร่วมกับเรา!

กลับไป

Predict basketball player stats by using machine learning and VS Code

13 กรกฎาคม, 2564 | 2:30 หลังเที่ยง - 3:30 หลังเที่ยง (UTC) เวลามาตรฐานสากล

  • รูปแบบ:
  • alt##LivestreamLivestream

หัวข้อ: Data Science & Machine Learning

ภาษา: ภาษาอังกฤษ

Use anonymized data from real and animated basketball players in the film Space Jam: A New Legacy, to create a machine learning model to be used during games. In this workshop, we’ll start by exploring stats related to basketball players. We'll learn how various stats result in a PER (player efficiency rating), which is the per-minute productivity rating for each player. Then we'll use machine learning practices to create a clean dataset of players, and use that dataset during games to make quick decisions and optimize a team's chance of winning. In this workshop we’ll use Python, pandas, and Visual Studio Code.

Speaker BIO- Avinash Mishra, is AI/Machine learning professional with the technical expertise in applying these techniques on structured and unstructured data-sets, even at big-data scale, and gaining useful insights from the data. He has solved many Data Science problems for Enterprises across the globe.

เราขออภัยสําหรับความไม่สะดวก เนื่องจากสถานการณ์ที่คาดไม่ถึงว่าเหตุการณ์นี้ถูกยกเลิก

ส่วนต่างๆ ของหน้านี้อาจได้รับการแปลโดยเครื่องหรือ AI