Pirms pievienojat rakstus, pārliecinieties, ka esat izvēlējies vietnes valodu.
Izvēlieties kategoriju un apakškategoriju.
Pārlūkojiet visus izvēlētās apakškategorijas resursus un pievienojiet nepieciešamos resursus savai mācību programmai, atzīmējot lodziņu aiz saraksta vienības.
Varat noņemt vienumus no mācību programmas, atceļot izvēles rūtiņu aiz saraksta vienuma.
Izmantojot navigācijas joslu, varat pāriet uz citu kategoriju vai apakškategoriju, pievienojot mācību programmai tik daudz resursu, cik nepieciešams no visa portāla. Visi pievienotie vai noņemtie elementi tiks automātiski saglabāti.
Jebkurā laikā varat apskatīt visu atlasīto mācību programmas elementu pārskatu, noklikšķinot uz pogas "Apskatīt mācību programmu".
Lai dzēstu visus mācību programmas elementus, mācību programmas pārskatā noklikšķiniet uz pogas "Izdzēst".
Pārskatā varat pievienot augstskolas nosaukumu, programmu, kursu un pasniedzēju. Šī informācija netiek saglabāta automātiski, tāpēc pirms apskata slēgšanas ir jānospiež "Saglabāt".
Lai lejupielādētu savu mācību programmu, pārskatā noklikšķiniet uz "Eksportēt PDF". Pirms lejupielādes jums ir jāpievieno un jāsaglabā sava mācību kursa informācija.
Thank you for signing up to our newsletter!
Thank you! RSVP received for Kellehers, Džons D., Braiens Maks Namee un Aoife D’Arcy. Mašīnmācīšanās pamati prognozējošai datu analīzei: algoritmi, nostrādāti piemēri un gadījumu izpēte. 2. izdevums Kembridža, Masačūsetsa: The MIT Press, 2020. gads.
Thank you for applying! We will be in touch.
Apply for: Kellehers, Džons D., Braiens Maks Namee un Aoife D’Arcy. Mašīnmācīšanās pamati prognozējošai datu analīzei: algoritmi, nostrādāti piemēri un gadījumu izpēte. 2. izdevums Kembridža, Masačūsetsa: The MIT Press, 2020. gads.
Kellehers, Džons D., Braiens Maks Namee un Aoife D’Arcy. Mašīnmācīšanās pamati prognozējošai datu analīzei: algoritmi, nostrādāti piemēri un gadījumu izpēte. 2. izdevums Kembridža, Masačūsetsa: The MIT Press, 2020. gads.
