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

Сипаттама

Толық udemy курсы тегін.

Сіз не үйренесіз

Python және R жүйесінде машиналық оқытудың шебері

Көптеген Machine Learning үлгілерінің тамаша түйсігі бар

Нақты болжамдар жасаңыз

Күшті талдау жасаңыз

Мықты Machine Learning үлгілерін жасаңыз

Бизнесіңізге күшті қосымша құнды жасаңыз

Machine Learning бағдарламасын жеке мақсатта пайдаланыңыз

Бекітетін оқыту, NLP және терең оқыту сияқты арнайы тақырыптарды өңдеңіз

Өлшемді азайту сияқты озық әдістерді қолданыңыз

Әрбір мәселе түрі үшін қандай Machine Learning үлгісін таңдау керектігін біліңіз

Күшті Machine Learning үлгілерінің армиясын құрыңыз және кез келген мәселені шешу үшін оларды біріктіруді біліңіз

Сипаттама

Machine Learning саласы қызықтырады ма? Онда бұл курс сізге арналған!

Бұл курсты екі кәсіби деректер ғалымдары әзірледі, осылайша біз өз білімімізді бөлісе аламыз және күрделі теорияны, алгоритмдерді және кодтау кітапханаларын қарапайым түрде үйренуге көмектесеміз.

Біз сізді машиналық оқыту әлеміне кезең-кезеңімен таныстырамыз. Әрбір оқулықпен сіз жаңа дағдыларды дамытасыз және Деректер ғылымының осы күрделі, бірақ табысты қосалқы саласын түсінуіңізді жақсартасыз.

Бұл курс көңілді және қызықты, бірақ сонымен бірге біз машиналық оқытуға терең бойлаймыз. Ол келесідей құрылымдалған:

1-бөлім – Деректерді алдын ала өңдеу

2-бөлім - регрессия: қарапайым сызықтық регрессия, көп сызықтық регрессия, полиномды регрессия, SVR, шешім ағашының регрессиясы, кездейсоқ орман регрессиясы

3-бөлім - Жіктеу: Логистикалық регрессия, K-NN, SVM, ядро ​​SVM, Naive Bayes, Шешім ағашының классификациясы, кездейсоқ орман классификациясы

4-бөлім – Кластерлеу: K-орталары, иерархиялық кластерлеу

5-бөлім - Қауымдастық ережелерін үйрену: Априори, Эклат

6-бөлім - Оқытуды күшейту: сенімділік шегі, Томпсон үлгісі

7-бөлім - Табиғи тілді өңдеу: NLP үшін сөз қалтасының үлгісі және алгоритмдері

8-бөлім – Терең оқыту: жасанды нейрондық желілер, конволюционды нейрондық желілер

9-бөлім - Өлшемді азайту: PCA, LDA, Kernel PCA

10-бөлім - Үлгіні таңдау және күшейту: k-еселі айқаспалы тексеру, параметрлерді баптау, тор іздеу, XGBoost

Сонымен қатар, курс нақты өмірден алынған мысалдарға негізделген практикалық жаттығуларға толы. Сондықтан сіз теорияны үйреніп қана қоймай, сонымен қатар өзіңіздің модельдеріңізді құру бойынша практикалық тәжірибе аласыз.

Бонус ретінде бұл курста Python және R код үлгілері бар, оларды жүктеп алып, өз жобаларыңызда пайдалануға болады.

Бұл курс кімге арналған:

Машиналық оқытуға қызығушылық танытатын кез келген адам.

Математикадан кем дегенде орта білімге ие және Machine Learning оқуды бастағысы келетін студенттер.

Сызықтық регрессия немесе логистикалық регрессия сияқты классикалық алгоритмдерді қоса алғанда, машиналық оқыту негіздерін білетін, бірақ ол туралы көбірек білгісі келетін және Machine Learning-тің барлық салаларын зерттегісі келетін кез келген орта деңгейдегі адамдар.

Кодтауды ұнатпайтын, бірақ Machine Learning-ге қызығушылық танытатын және оны деректер жиынында оңай қолданғысы келетін кез келген адамдар.

Деректер ғылымында мансапты бастағысы келетін колледждегі кез келген студенттер.

Machine Learning деңгейін көтеруді қалайтын кез келген деректер талдаушылары.

Жұмысына қанағаттанбайтын және Data Scientist болғысы келетін кез келген адамдар.

Күшті Machine Learning құралдарын пайдалану арқылы өз бизнесіне қосымша құнды жасағысы келетін кез келген адамдар.