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

Opis

Pełny kurs udemy za darmo.

Czego się nauczysz

Opanuj uczenie maszynowe w Pythonie i R

Miej świetną intuicję w zakresie wielu modeli uczenia maszynowego

Dokonuj dokładnych prognoz

Dokonaj potężnej analizy

Twórz solidne modele uczenia maszynowego

Stwórz silną wartość dodaną dla swojej firmy

Korzystaj z uczenia maszynowego do celów osobistych

Zajmuj się konkretnymi tematami, takimi jak uczenie przez wzmacnianie, NLP i głębokie uczenie

Obsługuj zaawansowane techniki, takie jak redukcja wymiarowości

Dowiedz się, jaki model uczenia maszynowego wybrać dla każdego rodzaju problemu

Zbuduj armię potężnych modeli uczenia maszynowego i dowiedz się, jak je łączyć, aby rozwiązać każdy problem

Opis

Zainteresowany dziedziną uczenia maszynowego? W takim razie ten kurs jest dla Ciebie!

Ten kurs został zaprojektowany przez dwóch profesjonalnych naukowców zajmujących się danymi, abyśmy mogli dzielić się naszą wiedzą i pomagać w nauce złożonej teorii, algorytmów i bibliotek kodowania w prosty sposób.

Wprowadzimy Cię krok po kroku do świata uczenia maszynowego. Z każdym samouczkiem rozwiniesz nowe umiejętności i poprawisz zrozumienie tej trudnej, ale lukratywnej poddziedziny Data Science.

Ten kurs jest zabawny i ekscytujący, ale jednocześnie zanurzamy się głęboko w uczeniu maszynowym. Ma następującą strukturę:

Część 1 — Wstępne przetwarzanie danych

Część 2 - Regresja: prosta regresja liniowa, wielokrotna regresja liniowa, regresja wielomianowa, SVR, regresja drzewa decyzyjnego, losowa regresja lasu

Część 3 - Klasyfikacja: Regresja logistyczna, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Klasyfikacja drzew decyzyjnych, Klasyfikacja lasów losowych

Część 4 — Klastrowanie: K-średnie, klastrowanie hierarchiczne

Część 5 – Nauka zasad stowarzyszeniowych: Apriori, Eclat

Część 6 – Uczenie się przez wzmacnianie: górna granica pewności, próbkowanie Thompsona

Część 7 - Przetwarzanie języka naturalnego: model Bag-of-words i algorytmy dla NLP

Część 8 — Głębokie uczenie: sztuczne sieci neuronowe, splotowe sieci neuronowe

Część 9 - Redukcja wymiarowości: PCA, LDA, Kernel PCA

Część 10 – Wybór i wzmacnianie modelu: walidacja krzyżowa k-fold, dostrajanie parametrów, przeszukiwanie siatki, XGBoost

Ponadto kurs jest wypełniony praktycznymi ćwiczeniami opartymi na przykładach z życia wziętych. Więc nie tylko nauczysz się teorii, ale także zdobędziesz praktyczną praktykę budowania własnych modeli.

Jako bonus ten kurs zawiera zarówno szablony kodu Python, jak i R, które można pobrać i wykorzystać we własnych projektach.

Dla kogo przeznaczony jest ten kurs:

Każdy zainteresowany Uczeniem Maszynowym.

Uczniowie, którzy mają przynajmniej średnią wiedzę z matematyki i chcą rozpocząć naukę uczenia maszynowego.

Wszelkie osoby na poziomie średniozaawansowanym, które znają podstawy uczenia maszynowego, w tym klasyczne algorytmy, takie jak regresja liniowa lub regresja logistyczna, ale które chcą dowiedzieć się więcej na ten temat i zbadać wszystkie różne dziedziny uczenia maszynowego.

Wszystkim osobom, które nie czują się zbyt dobrze z kodowaniem, ale interesują się uczeniem maszynowym i chcą łatwo zastosować je w zestawach danych.

Wszyscy studenci na studiach, którzy chcą rozpocząć karierę w Data Science.

Dowolni analitycy danych, którzy chcą zdobywać kolejne poziomy w uczeniu maszynowym.

Każdy, kto nie jest zadowolony ze swojej pracy i chce zostać Data Scientistą.

Każdy, kto chce stworzyć wartość dodaną do swojej firmy, korzystając z potężnych narzędzi uczenia maszynowego.