Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

Përshkrim

Kurs i plotë udemi falas.

Çfarë do të mësoni

Master Learning Machine on Python & R

Keni një intuitë të shkëlqyer për shumë modele të Mësimit të Makinerisë

Bëni parashikime të sakta

Bëni një analizë të fuqishme

Bëni modele të fuqishme të Mësimit të Makinerisë

Krijoni vlerë të shtuar të fortë për biznesin tuaj

Përdorni Mësimin e Makinerisë për qëllime personale

Trajtoni tema specifike si Mësimi përforcues, NLP dhe Mësimi i Thellë

Trajtoni teknika të avancuara si Reduktimi i Dimensionalitetit

Dini se cilin model të Mësimit të Makinerisë të zgjidhni për çdo lloj problemi

Ndërtoni një ushtri modelesh të fuqishme të Mësimit të Makinerisë dhe dini si t'i kombinoni ato për të zgjidhur çdo problem

Përshkrim

Jeni të interesuar në fushën e Mësimit të Makinerisë? Atëherë ky kurs është për ju!

Ky kurs është krijuar nga dy shkencëtarë profesionistë të të dhënave në mënyrë që ne të ndajmë njohuritë tona dhe t'ju ndihmojmë të mësoni teori komplekse, algoritme dhe biblioteka kodimi në një mënyrë të thjeshtë.

Ne do t'ju çojmë hap pas hapi në Botën e Mësimit të Makinerisë. Me çdo tutorial ju do të zhvilloni aftësi të reja dhe do të përmirësoni të kuptuarit tuaj për këtë nënfushë sfiduese por fitimprurëse të Shkencës së të Dhënave.

Ky kurs është argëtues dhe emocionues, por në të njëjtën kohë ne zhytemi thellë në Mësimin e Makinerisë. Është strukturuar në këtë mënyrë:

Pjesa 1 - Përpunimi paraprak i të dhënave

Pjesa 2 - Regresioni: Regresioni i thjeshtë linear, regresioni linear i shumëfishtë, regresioni polinomial, SVR, regresioni i pemës së vendimit, regresioni i rastësishëm i pyjeve

Pjesa 3 - Klasifikimi: Regresioni logjistik, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Klasifikimi i pemës së vendimit, Klasifikimi i rastësishëm i pyjeve

Pjesa 4 - Grumbullimi: K-Means, Clustering Hierarkical

Pjesa 5 - Mësimi i Rregullave të Shoqatës: Apriori, Eclat

Pjesa 6 - Të mësuarit përforcues: Kufiri i sipërm i besimit, kampionimi i Thompson

Pjesa 7 - Përpunimi i Gjuhës Natyrore: Modeli i çantës së fjalëve dhe algoritmet për NLP

Pjesa 8 - Të mësuarit e thellë: Rrjetet nervore artificiale, rrjetet nervore konvolucionale

Pjesa 9 - Reduktimi i dimensioneve: PCA, LDA, Kernel PCA

Pjesa 10 - Zgjedhja dhe rritja e modelit: Vleresimi i kryqëzuar me k-fish, sintonizimi i parametrave, kërkimi në rrjet, XGBoost

Për më tepër, kursi është i mbushur me ushtrime praktike të cilat bazohen në shembuj të jetës reale. Pra, jo vetëm që do të mësoni teorinë, por do të merrni edhe disa praktika praktike në ndërtimin e modeleve tuaja.

Dhe si bonus, ky kurs përfshin shabllone të kodit Python dhe R të cilët mund t'i shkarkoni dhe përdorni në projektet tuaja.

Për kë është ky kurs:

Kushdo që është i interesuar në Learning Machine.

Studentë që kanë të paktën njohuri të shkollës së mesme në matematikë dhe që duan të fillojnë të mësojnë Machine Learning.

Çdo person i nivelit mesatar që di bazat e mësimit të makinerive, duke përfshirë algoritmet klasike si regresioni linear ose regresioni logjistik, por që duan të mësojnë më shumë rreth tij dhe të eksplorojnë të gjitha fushat e ndryshme të Mësimit të Makinerisë.

Të gjithë njerëzit që nuk janë aq të kënaqur me kodimin, por që janë të interesuar për Mësimin e Makinerisë dhe duan ta zbatojnë atë lehtësisht në grupet e të dhënave.

Çdo student në kolegj që dëshiron të fillojë një karrierë në Shkencën e të Dhënave.

Çdo analist i të dhënave që dëshiron të rritet në të mësuarit e makinerisë.

Çdo person që nuk është i kënaqur me punën e tyre dhe që dëshiron të bëhet një shkencëtar i të dhënave.

Çdo person që dëshiron të krijojë vlerë të shtuar për biznesin e tyre duke përdorur mjete të fuqishme të Mësimit të Makinerisë.