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

Опис

Комплетан удеми курс бесплатно.

Шта ћете научити

Мастер машинско учење на Питхон & Р

Имајте одличну интуицију многих модела машинског учења

Направите тачна предвиђања

Направите моћну анализу

Направите робусне моделе машинског учења

Створите снажну додатну вредност свом пословању

Користите машинско учење у личне сврхе

Бавите се специфичним темама као што су учење са појачањем, НЛП и дубоко учење

Рукујте напредним техникама као што је смањење димензије

Сазнајте који модел машинског учења одабрати за сваку врсту проблема

Направите армију моћних модела машинског учења и знајте како да их комбинујете да бисте решили било који проблем

Опис

Заинтересовани сте за област машинског учења? Онда је овај курс за вас!

Овај курс су осмислила два професионална научника за податке како бисмо могли да поделимо наше знање и помогнемо вам да научите сложену теорију, алгоритме и библиотеке кодирања на једноставан начин.

Увешћемо вас корак по корак у свет машинског учења. Са сваким туторијалом ћете развити нове вештине и побољшати своје разумевање ове изазовне, али уносне подобласти науке о подацима.

Овај курс је забаван и узбудљив, али у исто време улазимо дубоко у машинско учење. Структурисан је на следећи начин:

Део 1 – Претходна обрада података

Део 2 – Регресија: једноставна линеарна регресија, вишеструка линеарна регресија, полиномска регресија, СВР, регресија стабла одлучивања, регресија случајне шуме

Део 3 – Класификација: логистичка регресија, К-НН, СВМ, кернел СВМ, наивни Баиес, класификација стабла одлучивања, класификација случајних шума

Део 4 – Груписање: К-средња, хијерархијско груписање

Део 5 – Учење правила асоцијације: Априори, Ецлат

Део 6 – Учење са појачањем: горња граница поверења, Тхомпсоново узорковање

Део 7 – Обрада природног језика: Модел врећице речи и алгоритми за НЛП

Део 8 – Дубоко учење: вештачке неуронске мреже, конволуционе неуронске мреже

Део 9 – Смањење димензионалности: ПЦА, ЛДА, кернел ПЦА

Део 10 – Избор модела и појачавање: к-фолд унакрсна валидација, подешавање параметара, претрага мреже, КСГБоост

Штавише, курс је препун практичних вежби које су засноване на примерима из стварног живота. Дакле, не само да ћете научити теорију, већ ћете такође добити практичну праксу у изградњи сопствених модела.

И као бонус, овај курс укључује и Питхон и Р шаблоне кода које можете преузети и користити на сопственим пројектима.

Коме је овај курс намењен:

Сви заинтересовани за машинско учење.

Ученици који имају најмање средњошколско знање из математике и који желе да почну да уче машинско учење.

Сви људи средњег нивоа који познају основе машинског учења, укључујући класичне алгоритме попут линеарне регресије или логистичке регресије, али који желе да науче више о томе и истраже сва различита поља машинског учења.

Сви људи којима није тако пријатно кодирање, али који су заинтересовани за машинско учење и желе да га лако примене на скупове података.

Сви студенти на колеџу који желе да започну каријеру у науци о подацима.

Сви аналитичари података који желе да напредују у машинском учењу.

Сви људи који нису задовољни својим послом и који желе да постану Дата Сциентист.

Сви људи који желе да створе додатну вредност свом пословању коришћењем моћних алата за машинско учење.