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

Опис

Безкоштовний повний курс udemy.

Що ви дізнаєтеся

Опануйте машинне навчання на Python & R

Володійте відмінною інтуїцією багатьох моделей машинного навчання

Робіть точні прогнози

Зробіть потужний аналіз

Створюйте надійні моделі машинного навчання

Створіть сильну додану вартість для свого бізнесу

Використовуйте машинне навчання для особистих цілей

Опрацюйте конкретні теми, такі як навчання з підкріпленням, НЛП і глибоке навчання

Використовуйте передові методи, такі як зменшення розмірності

Дізнайтеся, яку модель машинного навчання вибрати для кожного типу проблеми

Створіть армію потужних моделей машинного навчання та знайте, як поєднувати їх для вирішення будь-якої проблеми

опис

Вас цікавить сфера машинного навчання? Тоді цей курс для вас!

Цей курс розроблено двома професійними дослідниками даних, щоб ми могли поділитися своїми знаннями та допомогти вам у простий спосіб вивчити складну теорію, алгоритми та бібліотеки кодування.

Ми крок за кроком проведемо вас у світ машинного навчання. З кожним уроком ви розвиватимете нові навички та покращуватимете своє розуміння цієї складної, але прибуткової підгалузі Data Science.

Цей курс веселий і захоплюючий, але в той же час ми глибоко занурюємося в машинне навчання. Він побудований таким чином:

Частина 1 - Попередня обробка даних

Частина 2. Регресія: проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія, поліноміальна регресія, SVR, регресія дерева рішень, регресія випадкового лісу

Частина 3. Класифікація: Логістична регресія, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

Частина 4. Кластеризація: K-Means, ієрархічна кластеризація

Частина 5 – Вивчення правила асоціації: Apriori, Eclat

Частина 6. Навчання з підкріпленням: верхня межа впевненості, вибірка Томпсона

Частина 7. Обробка природної мови: модель сумки слів і алгоритми для НЛП

Частина 8. Глибоке навчання: штучні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі

Частина 9 - Зменшення розмірності: PCA, LDA, PCA ядра

Частина 10. Вибір моделі та посилення: k-кратна перехресна перевірка, налаштування параметрів, пошук у сітці, XGBoost

Крім того, курс наповнений практичними вправами, які базуються на прикладах із реального життя. Таким чином, ви не тільки вивчите теорію, але й отримаєте практичну практику в створенні власних моделей.

І як бонус, цей курс містить шаблони коду Python і R, які ви можете завантажити та використовувати у своїх проектах.

Для кого цей курс:

Усі, хто цікавиться машинним навчанням.

Студенти, які мають принаймні середні знання математики та хочуть почати вивчати машинне навчання.

Будь-які люди середнього рівня, які знають основи машинного навчання, включно з класичними алгоритмами, як-от лінійна регресія або логістична регресія, але хочуть дізнатися більше про це та вивчити всі різні сфери машинного навчання.

Будь-які люди, яким не дуже зручно кодувати, але які цікавляться машинним навчанням і хочуть легко застосувати його до наборів даних.

Усі студенти коледжу, які хочуть розпочати кар’єру в Data Science.

Будь-який аналітик даних, який хоче підвищити рівень машинного навчання.

Будь-які люди, які не задоволені своєю роботою і хочуть стати науковцями з даних.

Будь-які люди, які хочуть створити додаткову цінність для свого бізнесу за допомогою потужних інструментів машинного навчання.