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

Leírás

Teljes udemy tanfolyam ingyenes.

Mit fog tanulni

Master Machine Learning a Python & R rendszeren

Remek intuíciója van számos gépi tanulási modellel kapcsolatban

Készítsen pontos előrejelzéseket

Készítsen erőteljes elemzést

Készítsen robusztus gépi tanulási modelleket

Erős hozzáadott értéket teremthet vállalkozása számára

Használja a gépi tanulást személyes célokra

Kezeljen olyan konkrét témákat, mint a Megerősítő tanulás, az NLP és a Mély tanulás

Kezelje a fejlett technikákat, például a dimenziócsökkentést

Tudja, melyik gépi tanulási modellt válassza az egyes problématípusokhoz

Építsen fel egy sereg erőteljes gépi tanulási modellt, és tudja, hogyan kombinálhatja őket bármilyen probléma megoldása érdekében

Leírás

Érdekel a gépi tanulás területe? Akkor ez a tanfolyam neked szól!

Ezt a kurzust két professzionális adattudós készítette, hogy megoszthassuk ismereteinket, és segíthessünk az összetett elméletek, algoritmusok és kódkönyvtárak egyszerű elsajátításában.

Lépésről lépésre bevezetjük Önt a gépi tanulás világába. Minden oktatóanyaggal új készségeket fejleszthet ki, és jobban megértheti az adattudomány ezen kihívásokkal teli, de jövedelmező részterületét.

Ez a tanfolyam szórakoztató és izgalmas, ugyanakkor mélyen belemerülünk a gépi tanulásba. A következőképpen épül fel:

1. rész – Adatok előfeldolgozása

2. rész – Regresszió: Egyszerű lineáris regresszió, többszörös lineáris regresszió, polinomiális regresszió, SVR, döntési fa regresszió, véletlenszerű erdőregresszió

3. rész – Osztályozás: Logisztikai regresszió, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Döntési fa osztályozás, Véletlenszerű erdőosztályozás

4. rész – Klaszterezés: K-Means, Hierarchikus klaszterezés

5. rész – Asszociációs szabályok tanulása: Apriori, Eclat

6. rész – Megerősítő tanulás: Felső bizalomkorlát, Thompson mintavétel

7. rész – Természetes nyelvi feldolgozás: Szavak-modell és algoritmusok az NLP-hez

8. rész – Mély tanulás: Mesterséges neurális hálózatok, konvolúciós neurális hálózatok

9. rész – Dimenziócsökkentés: PCA, LDA, kernel PCA

10. rész – Modellválasztás és fejlesztés: k-szeres keresztellenőrzés, paraméterhangolás, rácskeresés, XGBoost

Ezenkívül a kurzus tele van gyakorlati gyakorlatokkal, amelyek valós példákon alapulnak. Így nem csak az elméletet tanulja meg, hanem gyakorlati gyakorlatot is szerezhet saját modelljei megalkotásában.

És bónuszként ez a tanfolyam Python és R kódsablonokat is tartalmaz, amelyeket letölthet és használhat saját projektjeihez.

Kinek szól ez a tanfolyam:

Akit érdekel a gépi tanulás.

Olyan diákok, akik legalább középiskolai matematikai tudással rendelkeznek, és szeretnék elkezdeni a gépi tanulást.

Bármely középszintű ember, aki ismeri a gépi tanulás alapjait, beleértve a klasszikus algoritmusokat, például a lineáris regressziót vagy a logisztikus regressziót, de szeretne többet megtudni róla, és felfedezni a gépi tanulás különböző területeit.

Bármely ember, aki nem ismeri annyira a kódolást, de érdeklődik a gépi tanulás iránt, és könnyen szeretné alkalmazni az adatkészleteken.

Minden olyan főiskolai hallgató, aki adattudományi karriert szeretne kezdeni.

Minden adatelemző, aki szintet szeretne lépni a Machine Learningben.

Minden olyan ember, aki nincs megelégedve a munkájával, és adattudós szeretne lenni.

Bármely ember, aki hozzáadott értéket akar teremteni vállalkozása számára a hatékony gépi tanulási eszközök használatával.