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

Descriere

Curs complet udemy gratuit.

Ce vei învăța

Stăpânește învățarea automată pe Python și R

Aveți o intuiție excelentă a multor modele de învățare automată

Faceți predicții precise

Faceți o analiză puternică

Realizați modele robuste de învățare automată

Creați o valoare adăugată puternică afacerii dvs

Utilizați învățarea automată în scop personal

Gestionați subiecte specifice, cum ar fi Învățarea prin consolidare, NLP și Învățarea profundă

Gestionați tehnici avansate precum Reducerea Dimensionalității

Aflați ce model de învățare automată să alegeți pentru fiecare tip de problemă

Construiți o armată de modele puternice de învățare automată și știți cum să le combinați pentru a rezolva orice problemă

Descriere

Vă interesează domeniul învățării automate? Atunci acest curs este pentru tine!

Acest curs a fost conceput de doi oameni de știință de date profesioniști, astfel încât să ne putem împărtăși cunoștințele și să vă ajutăm să învățați teorii complexe, algoritmi și biblioteci de codare într-un mod simplu.

Vă vom ghida pas cu pas în lumea învățării automate. Cu fiecare tutorial, veți dezvolta noi abilități și vă veți îmbunătăți înțelegerea acestui subdomeniu provocator, dar profitabil, al științei datelor.

Acest curs este distractiv și interesant, dar, în același timp, ne aprofundăm în învățarea automată. Este structurat astfel:

Partea 1 - Preprocesarea datelor

Partea 2 - Regresie: regresie liniară simplă, regresie liniară multiplă, regresie polinomială, SVR, regresie arbore de decizie, regresie aleatorie prin pădure

Partea 3 - Clasificare: regresie logistică, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

Partea 4 - Clustering: K-Means, Clustering ierarhic

Partea 5 - Învățarea regulilor de asociere: Apriori, Eclat

Partea 6 - Învățare prin consolidare: Limită superioară a încrederii, Eșantionarea Thompson

Partea 7 - Procesarea limbajului natural: modelul „bag-of-words” și algoritmi pentru NLP

Partea 8 - Învățare profundă: rețele neuronale artificiale, rețele neuronale convoluționale

Partea 9 - Reducerea dimensionalității: PCA, LDA, Kernel PCA

Partea 10 - Selecția și creșterea modelului: validare încrucișată în k-fold, reglare parametri, căutare în grilă, XGBoost

În plus, cursul este plin de exerciții practice care se bazează pe exemple din viața reală. Deci, nu numai că veți învăța teoria, dar veți obține și niște practică practică în construirea propriilor modele.

Și ca bonus, acest curs include atât șabloane de cod Python, cât și R pe care le puteți descărca și utiliza în propriile proiecte.

Cui se adresează acest curs:

Oricine este interesat de Machine Learning.

Elevii care au cel puțin cunoștințe de liceu în matematică și care doresc să înceapă să învețe Machine Learning.

Orice persoană de nivel intermediar care cunoaște elementele de bază ale învățării automate, inclusiv algoritmii clasici precum regresia liniară sau regresia logistică, dar care doresc să afle mai multe despre aceasta și să exploreze toate domeniile diferite ale învățării automate.

Orice persoană care nu se simte atât de confortabil cu codificarea, dar care este interesată de Machine Learning și doresc să o aplice cu ușurință pe seturi de date.

Orice studenți din facultate care doresc să înceapă o carieră în știința datelor.

Orice analiști de date care doresc să urce la nivel în Machine Learning.

Orice persoană care nu este mulțumită de jobul lor și care vrea să devină Data Scientist.

Orice persoană care vrea să creeze valoare adăugată afacerii lor folosind instrumente puternice de învățare automată.