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

apibūdinimas

Visas udemy kursas nemokamai.

Ką Jūs išmoksite

Master Machine Learning Python & R

Turėkite puikią daugelio mašininio mokymosi modelių intuiciją

Padarykite tikslias prognozes

Atlikite galingą analizę

Kurkite tvirtus mašininio mokymosi modelius

Sukurkite stiprią pridėtinę vertę savo verslui

Naudokite mašininį mokymąsi asmeniniais tikslais

Tvarkykite konkrečias temas, pvz., Mokymosi stiprinimą, NLP ir gilųjį mokymąsi

Naudokite pažangias technologijas, tokias kaip matmenų mažinimas

Žinokite, kurį mašininio mokymosi modelį pasirinkti kiekvienam problemos tipui

Sukurkite galingų mašininio mokymosi modelių armiją ir žinokite, kaip juos derinti, kad išspręstumėte bet kokią problemą

apibūdinimas

Domina mašininio mokymosi sritis? Tuomet šis kursas kaip tik tau!

Šį kursą sukūrė du profesionalūs duomenų mokslininkai, kad galėtume pasidalinti savo žiniomis ir padėti jums paprastai išmokti sudėtingų teorijų, algoritmų ir kodavimo bibliotekų.

Žingsnis po žingsnio nuves jus į mašininio mokymosi pasaulį. Su kiekviena pamoka ugdysite naujus įgūdžius ir pagerinsite savo supratimą apie šią sudėtingą, tačiau pelningą duomenų mokslo sritį.

Šis kursas yra įdomus ir įdomus, tačiau tuo pat metu mes gilinamės į mašininį mokymąsi. Jis sukonstruotas taip:

1 dalis – Išankstinis duomenų apdorojimas

2 dalis. Regresija: paprasta tiesinė regresija, daugialypė tiesinė regresija, polinominė regresija, SVR, sprendimų medžio regresija, atsitiktinė miško regresija

3 dalis. Klasifikacija: logistinė regresija, K-NN, SVM, branduolio SVM, naivieji Bayesai, sprendimų medžio klasifikacija, atsitiktinė miškų klasifikacija

4 dalis. Klasterizavimas: K-Means, hierarchinis grupavimas

5 dalis – Asociacijos taisyklių mokymasis: Apriori, Eclat

6 dalis. Mokymasis stiprinant: viršutinė pasitikėjimo riba, Thompsono atranka

7 dalis. Natūralios kalbos apdorojimas. NLP žodžių maišelio modelis ir algoritmai

8 dalis – giluminis mokymasis: dirbtiniai neuroniniai tinklai, konvoliuciniai neuroniniai tinklai

9 dalis. Matmenų mažinimas: PCA, LDA, branduolio PCA

10 dalis – modelio pasirinkimas ir patobulinimas: k-karto kryžminis patvirtinimas, parametrų derinimas, tinklelio paieška, XGBoost

Be to, kurse gausu praktinių pratimų, pagrįstų realaus gyvenimo pavyzdžiais. Taigi ne tik išmoksite teorijos, bet ir praktinės praktikos kurdami savo modelius.

Be to, šis kursas apima Python ir R kodo šablonus, kuriuos galite atsisiųsti ir naudoti savo projektuose.

Kam skirtas šis kursas:

Visi, kurie domisi mašininiu mokymusi.

Mokiniai, turintys bent vidurinės mokyklos matematikos žinių ir norintys pradėti mokytis mašininio mokymosi.

Bet kokie vidutinio lygio žmonės, žinantys mašininio mokymosi pagrindus, įskaitant klasikinius algoritmus, tokius kaip tiesinė regresija arba logistinė regresija, bet norintys apie tai sužinoti daugiau ir ištirti visas skirtingas mašininio mokymosi sritis.

Bet kurie žmonės, kuriems nėra taip patogu koduoti, bet kurie domisi mašininiu mokymusi ir nori lengvai jį pritaikyti duomenų rinkiniuose.

Visi kolegijos studentai, norintys pradėti karjerą duomenų mokslų srityje.

Bet kokie duomenų analitikai, norintys pasiekti aukštesnį mašininio mokymosi lygį.

Visi žmonės, kurie nėra patenkinti savo darbu ir nori tapti duomenų mokslininku.

Bet kurie žmonės, norintys sukurti pridėtinę vertę savo verslui naudodami galingus mašininio mokymosi įrankius.