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

აღწერა

Udemy-ის სრული კურსი უფასოდ.

რას გაიგებთ

სამაგისტრო მანქანათმცოდნეობა Python & R-ზე

გქონდეთ დიდი ინტუიცია მანქანური სწავლების მრავალი მოდელის მიმართ

გააკეთეთ ზუსტი პროგნოზები

გააკეთე ძლიერი ანალიზი

შექმენით მანქანათმცოდნეობის ძლიერი მოდელები

შექმენით ძლიერი დამატებითი ღირებულება თქვენს ბიზნესში

გამოიყენეთ მანქანათმცოდნეობა პირადი მიზნებისთვის

გაუმკლავდეთ კონკრეტულ თემებს, როგორიცაა განმტკიცების სწავლა, NLP და ღრმა სწავლება

გაუმკლავდეთ მოწინავე ტექნიკას, როგორიცაა განზომილების შემცირება

იცოდე მანქანური სწავლების რომელი მოდელი აირჩიოს თითოეული ტიპის პრობლემისთვის

შექმენით მანქანების სწავლების ძლიერი მოდელების არმია და იცოდეთ როგორ დააკავშიროთ ისინი ნებისმიერი პრობლემის გადასაჭრელად

აღწერა

გაინტერესებთ მანქანათმცოდნეობის სფერო? მაშინ ეს კურსი თქვენთვისაა!

ეს კურსი შექმნილია ორი პროფესიონალი მონაცემთა მეცნიერის მიერ, რათა ჩვენ შეგვიძლია გავუზიაროთ ჩვენი ცოდნა და დაგეხმაროთ რთული თეორიის, ალგორითმების და კოდირების ბიბლიოთეკების მარტივი გზით შესწავლაში.

ჩვენ ნაბიჯ-ნაბიჯ მიგიყვანთ მანქანათმცოდნეობის სამყაროში. ყოველი გაკვეთილით თქვენ განავითარებთ ახალ უნარებს და გააუმჯობესებთ თქვენს გაგებას მონაცემთა მეცნიერების ამ რთული, მაგრამ მომგებიანი ქვე-დარგის შესახებ.

ეს კურსი სახალისო და ამაღელვებელია, მაგრამ ამავე დროს ჩვენ ღრმად ჩავუღრმავდებით მანქანურ სწავლებას. იგი სტრუქტურირებულია შემდეგნაირად:

ნაწილი 1 - მონაცემთა წინასწარი დამუშავება

ნაწილი 2 - რეგრესია: მარტივი წრფივი რეგრესია, მრავლობითი წრფივი რეგრესია, პოლინომიური რეგრესია, SVR, გადაწყვეტილების ხის რეგრესია, შემთხვევითი ტყის რეგრესია

ნაწილი 3 - კლასიფიკაცია: ლოგისტიკური რეგრესია, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, გადაწყვეტილების ხის კლასიფიკაცია, შემთხვევითი ტყის კლასიფიკაცია

ნაწილი 4 - კლასტერირება: K- საშუალებები, იერარქიული კლასტერირება

ნაწილი 5 - ასოციაციის წესების სწავლა: Apriori, Eclat

ნაწილი 6 - განმტკიცების სწავლა: ნდობის ზედა ზღვარი, ტომპსონის შერჩევა

ნაწილი 7 - ბუნებრივი ენის დამუშავება: სიტყვების ჩანთა მოდელი და ალგორითმები NLP-სთვის

ნაწილი 8 - ღრმა სწავლება: ხელოვნური ნერვული ქსელები, კონვოლუციური ნერვული ქსელები

ნაწილი 9 - განზომილების შემცირება: PCA, LDA, Kernel PCA

ნაწილი 10 - მოდელის შერჩევა და გაძლიერება: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

გარდა ამისა, კურსი დატვირთულია პრაქტიკული სავარჯიშოებით, რომლებიც ეფუძნება რეალურ მაგალითებს. ასე რომ, თქვენ არა მხოლოდ შეისწავლით თეორიას, არამედ მიიღებთ პრაქტიკულ პრაქტიკას საკუთარი მოდელების შექმნაში.

და როგორც ბონუსი, ეს კურსი მოიცავს როგორც პითონის, ასევე R კოდის შაბლონებს, რომლებიც შეგიძლიათ ჩამოტვირთოთ და გამოიყენოთ საკუთარ პროექტებზე.

ვისთვის არის ეს კურსი:

ვისაც აინტერესებს მანქანური სწავლება.

სტუდენტები, რომლებსაც აქვთ მინიმუმ საშუალო სკოლის ცოდნა მათემატიკაში და რომელთაც სურთ დაიწყონ მანქანათმცოდნეობის სწავლა.

ნებისმიერი საშუალო დონის ადამიანი, რომელმაც იცის მანქანათმცოდნეობის საფუძვლები, მათ შორის კლასიკური ალგორითმები, როგორიცაა წრფივი რეგრესია ან ლოგისტიკური რეგრესია, მაგრამ ვისაც სურს მეტი გაიგოს ამის შესახებ და შეისწავლოს მანქანური სწავლების ყველა სხვადასხვა სფერო.

ნებისმიერი ადამიანი, რომელსაც არც ისე კომფორტულად გრძნობს კოდირება, მაგრამ დაინტერესებულია მანქანათმცოდნეობით და სურს მისი მარტივად გამოყენება მონაცემთა ნაკრებებზე.

კოლეჯის ნებისმიერ სტუდენტს, ვისაც სურს კარიერის დაწყება მონაცემთა მეცნიერებაში.

ნებისმიერი მონაცემთა ანალიტიკოსი, რომელსაც სურს მანქანური სწავლების დონის ამაღლება.

ნებისმიერი ადამიანი, რომელიც არ არის კმაყოფილი თავისი საქმით და ვისაც სურს გახდეს მონაცემთა მეცნიერი.

ნებისმიერი ადამიანი, ვისაც სურს შექმნას დამატებითი ღირებულების საკუთარი ბიზნესი მძლავრი მანქანათმცოდნეობის ხელსაწყოების გამოყენებით.