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

Opis

Celoten brezplačen tečaj udemy.

Kaj se boste naučili

Obvladajte strojno učenje na Python & R

Imejte odlično intuicijo številnih modelov strojnega učenja

Naredite natančne napovedi

Naredite močno analizo

Izdelajte robustne modele strojnega učenja

Ustvarite močno dodano vrednost svojemu podjetju

Uporabite strojno učenje za osebne namene

Obravnavajte posebne teme, kot so krepitveno učenje, NLP in poglobljeno učenje

Upravljajte z naprednimi tehnikami, kot je zmanjšanje dimenzionalnosti

Vedite, kateri model strojnega učenja izbrati za vsako vrsto težave

Zgradite vojsko zmogljivih modelov strojnega učenja in veste, kako jih združiti za rešitev katere koli težave

Opis

Vas zanima področje strojnega učenja? Potem je ta tečaj za vas!

Ta tečaj sta zasnovala dva profesionalna podatkovna znanstvenika, da lahko delimo svoje znanje in vam pomagamo pri učenju kompleksne teorije, algoritmov in kodnih knjižnic na preprost način.

Korak za korakom vas bomo popeljali v svet strojnega učenja. Z vsako vadnico boste razvili nove veščine in izboljšali svoje razumevanje tega zahtevnega, a donosnega podpodročja podatkovne znanosti.

Ta tečaj je zabaven in razburljiv, a se hkrati poglobimo v strojno učenje. Zgrajen je na naslednji način:

1. del – Predhodna obdelava podatkov

2. del – Regresija: preprosta linearna regresija, večkratna linearna regresija, polinomska regresija, SVR, regresija odločitvenega drevesa, regresija naključnega gozda

3. del – Klasifikacija: Logistična regresija, K-NN, SVM, Kernel SVM, naivni Bayes, klasifikacija drevesa odločanja, klasifikacija naključnega gozda

4. del – Grozdenje: K-srednje vrednosti, hierarhično gručevanje

5. del – Učenje asociacijskih pravil: Apriori, Eclat

6. del – Učenje s krepitvijo: Zgornja meja zaupanja, Thompsonovo vzorčenje

7. del – Obdelava naravnega jezika: model vrečke besed in algoritmi za NLP

8. del – Globoko učenje: umetne nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže

Del 9 - Zmanjšanje dimenzij: PCA, LDA, PCA jedra

10. del – Izbira in pospeševanje modela: k-kratna navzkrižna validacija, uravnavanje parametrov, iskanje po mreži, XGBoost

Poleg tega je tečaj poln praktičnih vaj, ki temeljijo na primerih iz resničnega življenja. Tako se ne boste samo naučili teorije, ampak boste dobili tudi nekaj praktične prakse pri izdelavi lastnih modelov.

In kot bonus ta tečaj vključuje predloge kod Python in R, ki jih lahko prenesete in uporabite v svojih projektih.

Komu je ta tečaj namenjen:

Vsi, ki jih zanima strojno učenje.

Učenci, ki imajo vsaj srednješolsko znanje matematike in se želijo začeti učiti strojnega učenja.

Vsi ljudje na srednji ravni, ki poznajo osnove strojnega učenja, vključno s klasičnimi algoritmi, kot sta linearna regresija ali logistična regresija, vendar želijo izvedeti več o tem in raziskati vsa različna področja strojnega učenja.

Vsi ljudje, ki jim kodiranje ni tako prijetno, vendar jih zanima strojno učenje in ga želijo enostavno uporabiti na naborih podatkov.

Vsi študentje na fakulteti, ki želijo začeti kariero v podatkovni znanosti.

Vse analitike podatkov, ki želijo doseči višjo stopnjo v strojnem učenju.

Vsi ljudje, ki niso zadovoljni s svojim delom in želijo postati Data Scientist.

Vsi ljudje, ki želijo svojemu podjetju ustvariti dodano vrednost z uporabo zmogljivih orodij strojnega učenja.