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

Описание

Полный курс udemy бесплатно.

Чему вы научитесь

Мастер машинного обучения на Python и R

Иметь отличную интуицию во многих моделях машинного обучения

Делайте точные прогнозы

Сделайте мощный анализ

Создавайте надежные модели машинного обучения

Создайте сильную добавленную стоимость для вашего бизнеса

Используйте машинное обучение в личных целях

Работа с конкретными темами, такими как обучение с подкреплением, НЛП и глубокое обучение.

Работайте с передовыми методами, такими как уменьшение размерности

Знайте, какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа задач.

Создайте армию мощных моделей машинного обучения и узнайте, как комбинировать их для решения любой проблемы.

Описание

Заинтересованы в области машинного обучения? Тогда этот курс для вас!

Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами по данным, чтобы мы могли поделиться своими знаниями и помочь вам изучить сложную теорию, алгоритмы и библиотеки кодирования простым способом.

Мы шаг за шагом проведем вас в мир машинного обучения. С каждым уроком вы будете развивать новые навыки и улучшать свое понимание этой сложной, но прибыльной области науки о данных.

Этот курс веселый и увлекательный, но в то же время мы глубоко погружаемся в машинное обучение. Он устроен следующим образом:

Часть 1. Предварительная обработка данных

Часть 2. Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса

Часть 3. Классификация: логистическая регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, наивный байесовский алгоритм, классификация дерева решений, классификация случайного леса

Часть 4. Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация

Часть 5. Изучение правил ассоциации: Apriori, Eclat

Часть 6. Обучение с подкреплением: верхняя доверительная граница, выборка Томпсона

Часть 7. Обработка естественного языка: модель набора слов и алгоритмы НЛП

Часть 8. Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети

Часть 9. Уменьшение размерности: PCA, LDA, Kernel PCA

Часть 10. Выбор модели и усиление: k-кратная перекрестная проверка, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost

Кроме того, курс насыщен практическими упражнениями, основанными на реальных примерах. Таким образом, вы не только изучите теорию, но и получите практическую практику создания собственных моделей.

И в качестве бонуса этот курс включает в себя шаблоны кода Python и R, которые вы можете скачать и использовать в своих собственных проектах.

Для кого этот курс:

Всем, кто интересуется машинным обучением.

Учащиеся, имеющие по крайней мере школьные знания по математике и желающие начать изучать машинное обучение.

Любые люди среднего уровня, которые знакомы с основами машинного обучения, включая классические алгоритмы, такие как линейная регрессия или логистическая регрессия, но которые хотят узнать об этом больше и изучить все различные области машинного обучения.

Любые люди, которым не очень удобно программировать, но которые интересуются машинным обучением и хотят легко применять его к наборам данных.

Любые студенты колледжа, которые хотят начать карьеру в области науки о данных.

Любые аналитики данных, которые хотят повысить свой уровень в машинном обучении.

Любые люди, которые не удовлетворены своей работой и хотят стать Data Scientist.

Любые люди, которые хотят создать дополнительную ценность для своего бизнеса, используя мощные инструменты машинного обучения.