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

Kuvaus

Täysi udemy-kurssi ilmaiseksi.

Mitä opit

Master Machine Learning Python & R:ssä

Sinulla on hyvä intuitio monista koneoppimismalleista

Tee tarkkoja ennusteita

Tee tehokas analyysi

Tee kestäviä koneoppimismalleja

Luo vahvaa lisäarvoa yrityksellesi

Käytä koneoppimista henkilökohtaisiin tarkoituksiin

Käsittele tiettyjä aiheita, kuten vahvistusoppiminen, NLP ja syväoppiminen

Käsittele edistyneitä tekniikoita, kuten ulottuvuuden vähentämistä

Tiedä, mikä koneoppimismalli valita kullekin ongelmatyypille

Rakenna joukko tehokkaita koneoppimismalleja ja osaa yhdistää niitä ratkaistaksesi minkä tahansa ongelman

Kuvaus

Oletko kiinnostunut koneoppimisen alasta? Sitten tämä kurssi on sinua varten!

Tämän kurssin on suunnitellut kaksi ammattimaista datatieteilijää, jotta voimme jakaa tietomme ja auttaa sinua oppimaan monimutkaisia ​​teorioita, algoritmeja ja koodauskirjastoja yksinkertaisella tavalla.

Opastamme sinut askel askeleelta koneoppimisen maailmaan. Jokaisella opetusohjelmalla kehität uusia taitoja ja parannat ymmärrystäsi tästä haastavasta mutta tuottoisasta tietotieteen ala-alasta.

Tämä kurssi on hauska ja jännittävä, mutta samalla sukeltamme syvälle koneoppimiseen. Se on rakennettu seuraavasti:

Osa 1 - Tietojen esikäsittely

Osa 2 - Regressio: yksinkertainen lineaarinen regressio, moninkertainen lineaarinen regressio, polynomiregressio, SVR, päätöspuuregressio, satunnainen metsäregressio

Osa 3 - Luokittelu: Logistinen regressio, K-NN, SVM, Ytimen SVM, Naive Bayes, Päätöspuuluokitus, Satunnainen metsäluokitus

Osa 4 - Klusterit: K-Means, hierarkkinen klusterointi

Osa 5 - Assosiaatiosääntöjen oppiminen: Apriori, Eclat

Osa 6 - Vahvistusoppiminen: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

Osa 7 - Luonnollisen kielen käsittely: NLP:n sanapussimalli ja algoritmit

Osa 8 - Deep Learning: Keinotekoiset hermoverkot, konvoluutiohermoverkot

Osa 9 - Mittasuhteiden vähentäminen: PCA, LDA, ytimen PCA

Osa 10 – Mallin valinta ja tehostaminen: k-kertainen ristiintarkistus, parametrien viritys, ruudukkohaku, XGBoost

Lisäksi kurssi on täynnä käytännön harjoituksia, jotka perustuvat tosielämän esimerkkeihin. Joten et vain opi teoriaa, vaan saat myös käytännön harjoituksia omien malliesi rakentamiseen.

Ja bonuksena tämä kurssi sisältää sekä Python- että R-koodipohjia, joita voit ladata ja käyttää omissa projekteissasi.

Kenelle tämä kurssi on tarkoitettu:

Kaikki koneoppimisesta kiinnostuneet.

Opiskelijat, joilla on vähintään lukion matematiikan tiedot ja jotka haluavat aloittaa koneoppimisen.

Kaikki keskitason ihmiset, jotka tuntevat koneoppimisen perusteet, mukaan lukien klassiset algoritmit, kuten lineaarisen regression tai logistisen regression, mutta jotka haluavat oppia siitä lisää ja tutustua koneoppimisen eri osa-alueisiin.

Kaikki ihmiset, jotka eivät ole kovin tottuneet koodaamiseen, mutta jotka ovat kiinnostuneita koneoppimisesta ja haluavat soveltaa sitä helposti tietojoukoissa.

Kaikki korkeakouluopiskelijat, jotka haluavat aloittaa uran datatieteessä.

Kaikki data-analyytikot, jotka haluavat nousta koneoppimisen tasolle.

Kaikki ihmiset, jotka eivät ole tyytyväisiä työhönsä ja haluavat tulla tietotutkijaksi.

Kaikki ihmiset, jotka haluavat luoda lisäarvoa yritykselleen käyttämällä tehokkaita koneoppimistyökaluja.