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

Опис

Целосен курс за удеми бесплатно.

Што ќе научите

Мајстор за машинско учење на Python & R

Имајте одлична интуиција за многу модели за машинско учење

Направете точни предвидувања

Направете моќна анализа

Направете робусни модели за машинско учење

Создадете силна додадена вредност на вашиот бизнис

Користете го машинското учење за лична цел

Ракувајте со специфични теми како што се засилено учење, НЛП и длабоко учење

Ракувајте со напредни техники како намалување на димензиите

Знајте кој модел за машинско учење да го изберете за секој тип на проблем

Создадете армија од моќни модели за машинско учење и знајте како да ги комбинирате за да решите каков било проблем

Опис

Заинтересирани сте за областа на машинско учење? Тогаш овој курс е за вас!

Овој курс е дизајниран од двајца професионални научници за податоци за да можеме да го споделиме нашето знаење и да ви помогнеме да научите сложена теорија, алгоритми и библиотеки за кодирање на едноставен начин.

Ќе ве одиме чекор-по-чекор во светот на машинското учење. Со секое упатство ќе развиете нови вештини и ќе го подобрите вашето разбирање за ова предизвикувачко, но сепак профитабилно под-поле на науката за податоци.

Овој курс е забавен и возбудлив, но во исто време се нурнуваме длабоко во Машинско учење. Тој е структуриран на следниов начин:

Дел 1 - Претходна обработка на податоци

Дел 2 - регресија: едноставна линеарна регресија, повеќекратна линеарна регресија, полиномна регресија, SVR, регресија на стебло на одлуки, регресија на случајна шума

Дел 3 - Класификација: логистичка регресија, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Класификација на стебло на одлуки, класификација на случаен шуми

Дел 4 - Кластерирање: К-средства, хиерархиско кластерирање

Дел 5 - Учење правила на асоцијација: Apriori, Eclat

Дел 6 - Засилено учење: Горна граница на самодоверба, земање примероци од Томпсон

Дел 7 - Обработка на природен јазик: Модел со вреќа со зборови и алгоритми за НЛП

Дел 8 - Длабоко учење: Вештачки невронски мрежи, конволуциони невронски мрежи

Дел 9 - Намалување на димензиите: PCA, LDA, Kernel PCA

Дел 10 - Избор и засилување на моделот: вкрстена валидација на k-пати, подесување параметри, пребарување на мрежа, XGBoost

Покрај тоа, курсот е полн со практични вежби кои се засноваат на примери од реалниот живот. Така, не само што ќе ја научите теоријата, туку и ќе добиете практична пракса за градење на сопствени модели.

И како бонус, овој курс вклучува и Python и R код шаблони кои можете да ги преземете и користите на вашите сопствени проекти.

За кого е наменет овој курс:

Секој кој е заинтересиран за машинско учење.

Ученици кои имаат барем средношколско знаење по математика и кои сакаат да почнат да учат Машинско учење.

Сите луѓе од средно ниво кои ги знаат основите на машинското учење, вклучувајќи ги и класичните алгоритми како линеарна регресија или логистичка регресија, но кои сакаат да научат повеќе за тоа и да ги истражат сите различни полиња на машинското учење.

Сите луѓе на кои не им е толку удобно кодирањето, но кои се заинтересирани за машинско учење и сакаат лесно да го применат во збирките на податоци.

Сите студенти на колеџ кои сакаат да започнат кариера во науката за податоци.

Сите аналитичари на податоци кои сакаат да се издигнат на ниво во Машинско учење.

Сите луѓе кои не се задоволни со својата работа и кои сакаат да станат научник за податоци.

Сите луѓе кои сакаат да создадат додадена вредност на нивниот бизнис користејќи моќни алатки за машинско учење.