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

Kirjeldus

Täielik udemy kursus tasuta.

Mida sa õpid

Master masinõpe Python & R-is

Teil on paljude masinõppemudelite puhul suurepärane intuitsioon

Tehke täpseid ennustusi

Tehke võimas analüüs

Looge tugevaid masinõppemudeleid

Looge oma ettevõttele tugev lisandväärtus

Kasutage masinõpet isiklikuks otstarbeks

Käsitlege konkreetseid teemasid, nagu tugevdav õpe, NLP ja süvaõpe

Kasutage täiustatud tehnikaid, nagu mõõtmete vähendamine

Tea, milline masinõppe mudel valida iga probleemitüübi jaoks

Looge võimsate masinõppemudelite armee ja teadke, kuidas neid mis tahes probleemi lahendamiseks kombineerida

Kirjeldus

Kas olete masinõppe valdkonnast huvitatud? Siis on see kursus sulle!

Selle kursuse on koostanud kaks professionaalset andmeteadlast, et saaksime jagada oma teadmisi ja aidata teil lihtsal viisil õppida keerulisi teooriaid, algoritme ja kodeerimisteeke.

Juhime teid samm-sammult masinõppe maailma. Iga õpetusega arendate uusi oskusi ja parandate oma arusaamist sellest andmeteaduse keerukast, kuid tulutoovast alamvaldkonnast.

See kursus on lõbus ja põnev, kuid samal ajal sukeldume masinõppesse. See on üles ehitatud järgmiselt:

1. osa – Andmete eeltöötlus

2. osa – Regressioon: lihtne lineaarne regressioon, mitme lineaarne regressioon, polünoomne regressioon, SVR, otsustuspuu regressioon, juhuslik metsaregressioon

3. osa – klassifikatsioon: logistiline regressioon, K-NN, SVM, tuuma SVM, naiivne Bayes, otsustuspuu klassifikatsioon, juhuslik metsa klassifikatsioon

4. osa – Klasterdamine: K-Means, hierarhiline klasterdamine

5. osa – assotsiatsioonireeglite õppimine: Apriori, Eclat

6. osa – tugevdav õpe: ülemine usalduspiir, Thompsoni proovivõtt

7. osa – loomuliku keele töötlemine: NLP-i sõnade kottimudel ja algoritmid

8. osa – süvaõpe: tehisnärvivõrgud, konvolutsioonilised närvivõrgud

9. osa – mõõtmete vähendamine: PCA, LDA, tuuma PCA

10. osa – mudeli valik ja võimendamine: k-kordne ristvalideerimine, parameetrite häälestamine, ruudustikuotsing, XGBoost

Lisaks on kursus täis praktilisi harjutusi, mis põhinevad tõsielulistel näidetel. Nii et te mitte ainult ei õpi teooriat, vaid saate ka praktilise praktika oma mudelite loomisel.

Ja boonusena sisaldab see kursus nii Pythoni kui ka R-koodi malle, mida saate alla laadida ja oma projektides kasutada.

Kellele see kursus on mõeldud:

Kõik masinõppest huvitatud.

Õpilased, kellel on matemaatikas vähemalt keskkooli teadmised ja kes soovivad masinõpet õppima hakata.

Kõik kesktasemel inimesed, kes tunnevad masinõppe põhitõdesid, sealhulgas klassikalisi algoritme, nagu lineaarne regressioon või logistiline regressioon, kuid kes soovivad selle kohta rohkem teada saada ja uurida kõiki masinõppe erinevaid valdkondi.

Kõik inimesed, kes ei tunne kodeerimist nii hästi, kuid on huvitatud masinõppest ja soovivad seda hõlpsalt andmekogumitele rakendada.

Kõik kolledži üliõpilased, kes soovivad alustada karjääri andmeteaduses.

Kõik andmeanalüütikud, kes soovivad masinõppes tasemele tõusta.

Kõik inimesed, kes pole oma tööga rahul ja soovivad saada andmeteadlaseks.

Kõik inimesed, kes soovivad võimsate masinõppetööriistade abil luua oma ettevõttele lisaväärtust.