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

Апісанне

Поўны курс udemy бясплатна.

Што вы даведаецеся

Асвойце машыннае навучанне на Python & R

Выдатная інтуіцыя многіх мадэляў машыннага навучання

Рабіце дакладныя прагнозы

Зрабіце магутны аналіз

Стварыце надзейныя мадэлі машыннага навучання

Стварыце моцную дабаўленую вартасць для вашага бізнесу

Выкарыстоўвайце машыннае навучанне ў асабістых мэтах

Апрацоўвайце пэўныя тэмы, такія як навучанне з падмацаваннем, НЛП і глыбокае навучанне

Апрацоўвайце перадавыя метады, такія як памяншэнне памернасці

Ведайце, якую мадэль машыннага навучання выбраць для кожнага тыпу праблемы

Стварыце армію магутных мадэляў машыннага навучання і ўмейце іх камбінаваць для вырашэння любой праблемы

Апісанне

Цікавіцеся сферай машыннага навучання? Тады гэты курс для вас!

Гэты курс быў распрацаваны двума прафесійнымі спецыялістамі па апрацоўцы дадзеных, каб мы маглі падзяліцца сваімі ведамі і дапамагчы вам у просты спосаб вывучыць складаную тэорыю, алгарытмы і бібліятэкі кадавання.

Мы крок за крокам правядзем вас у свет машыннага навучання. З кожным падручнікам вы будзеце развіваць новыя навыкі і паляпшаць сваё разуменне гэтай складанай, але прыбытковай галіны навукі аб даных.

Гэты курс вясёлы і захапляльны, але ў той жа час мы глыбока паглыбляемся ў машыннае навучанне. Яна пабудавана наступным чынам:

Частка 1 - Папярэдняя апрацоўка даных

Частка 2 - Рэгрэсія: простая лінейная рэгрэсія, множная лінейная рэгрэсія, паліномная рэгрэсія, SVR, рэгрэсія дрэва рашэнняў, рэгрэсія выпадковага лесу

Частка 3 - Класіфікацыя: лагістычная рэгрэсія, K-NN, SVM, Kernel SVM, наіўны Байес, класіфікацыя дрэва рашэнняў, класіфікацыя выпадковага лесу

Частка 4 - Кластарызацыя: K-сярэднія, іерархічная кластэрызацыя

Частка 5 - Вывучэнне правіла асацыяцыі: Apriori, Eclat

Частка 6 - Навучанне з падмацаваннем: верхняя мяжа даверу, выбарка Томпсана

Частка 7 - Апрацоўка натуральнай мовы: мадэль сумкі слоў і алгарытмы для НЛП

Частка 8 - Глыбокае навучанне: штучныя нейронавыя сеткі, згорткавыя нейронавыя сеткі

Частка 9 - Памяншэнне памернасці: PCA, LDA, PCA ядра

Частка 10 - Выбар мадэлі і павышэнне: k-кратная перакрыжаваная праверка, настройка параметраў, пошук у сетцы, XGBoost

Акрамя таго, курс напоўнены практычнымі практыкаваннямі, заснаванымі на прыкладах з жыцця. Такім чынам, вы не толькі вывучыце тэорыю, але і атрымаеце практычную практыку ў стварэнні ўласных мадэляў.

І ў якасці бонуса гэты курс уключае шаблоны кода Python і R, якія вы можаце спампоўваць і выкарыстоўваць у сваіх праектах.

Для каго гэты курс:

Усім, хто цікавіцца машынным навучаннем.

Студэнты, якія маюць мінімум веды матэматыкі ў сярэдняй школе і жадаюць пачаць вывучаць машыннае навучанне.

Любыя людзі сярэдняга ўзроўню, якія ведаюць асновы машыннага навучання, у тым ліку класічныя алгарытмы, такія як лінейная рэгрэсія або лагістычная рэгрэсія, але жадаюць даведацца пра гэта больш і вывучыць усе розныя вобласці машыннага навучання.

Любыя людзі, якія не вельмі камфортна кадзіруюць, але зацікаўлены ў машынным навучанні і жадаюць лёгка прымяняць яго ў наборах даных.

Любы студэнт каледжа, які хоча пачаць кар'еру ў галіне Data Science.

Любыя аналітыкі даных, якія жадаюць павысіць узровень машыннага навучання.

Любыя людзі, якія не задаволеныя сваёй працай і хочуць стаць Data Scientist.

Любы чалавек, які хоча стварыць дабаўленую вартасць для свайго бізнесу з дапамогай магутных інструментаў машыннага навучання.