Machine Learning - Python & R APK 1.2-stable - تنزيل مجاني
آخر تحديث: 27 سبتمبر 2020
معلومات التطبيق
تعلم التعلم الآلي AZ التدريب العملي على Python و R في علوم البيانات الكامل cousre
اسم التطبيق: Machine Learning - Python & R
معرف التطبيق: com.bestpicked.datascience
التقييم: 4.3 / 65+
المؤلف: FreeLearningApp
حجم التطبيق: 4.90 MB
الوصف التفصيلي
دورة UDEMY كاملة مجانًا.ماذا ستتعلم
ماجستير التعلم الآلي على بيثون و r
احصل على حد كبير للعديد من نماذج التعلم الآلي
جعل تنبؤات دقيقة
قم بتحليل قوي
جعل نماذج التعلم الآلي القوية
قم بإنشاء قيمة مضافة قوية لعملك
استخدم التعلم الآلي لأغراض شخصية
التعامل مع مواضيع محددة مثل التعلم التعزيز ، NLP والتعلم العميق
التعامل مع التقنيات المتقدمة مثل تقليل الأبعاد
تعرف على نموذج تعلم الآلة للاختيار لكل نوع من المشكلات
بناء جيش من نماذج التعلم الآلي القوية ومعرفة كيفية الجمع بينها لحل أي مشكلة
وصف
مهتم بمجال التعلم الآلي؟ ثم وهذا بالطبع هو لك!
تم تصميم هذه الدورة من قبل اثنين من علماء البيانات المحترفين حتى نتمكن من مشاركة معرفتنا ومساعدتك في تعلم نظرية المعقدة والخوارزميات ومكتبات الترميز بطريقة بسيطة.
سوف نسير لك خطوة بخطوة إلى عالم التعلم الآلي. مع كل برنامج تعليمي ، ستقوم بتطوير مهارات جديدة وتحسين فهمك لهذا المجال الفرعي الصعبة والمربحة لعلوم البيانات.
هذه الدورة ممتعة ومثيرة ، ولكن في نفس الوقت نغوص في التعلم الآلي. تم تنظيمه بالطريقة التالية:
الجزء 1 - المعالجة المسبقة للبيانات
الجزء 2 - الانحدار: الانحدار الخطي البسيط ، الانحدار الخطي المتعدد ، الانحدار متعدد الحدود ، SVR ، انحدار شجرة القرار ، انحدار الغابات العشوائي
الجزء 3 - التصنيف: الانحدار اللوجستي ، K -NN ، SVM ، kernel SVM ، بايز الساذج ، تصنيف شجرة القرار ، تصنيف الغابات العشوائية
الجزء 4 - التجميع: K -means ، التجميع الهرمي
الجزء 5 - تعلم الجمعية: Apriori ، eclat
الجزء 6 - التعلم التعزيز: حدود الثقة العليا ، أخذ عينات طومسون
الجزء 7-معالجة اللغة الطبيعية: نموذج حقيبة الكلمات والخوارزميات لـ NLP
الجزء 8 - التعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية ، الشبكات العصبية التلافيفية
الجزء 9 - تخفيض الأبعاد: PCA ، LDA ، kernel PCA
الجزء 10 - اختيار النموذج وتعزيزه: التحقق من صحة المتقاطع K ، ضبط المعلمات ، بحث الشبكة ، xgboost
علاوة على ذلك ، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة واقعية. لذلك لن تتعلم النظرية فحسب ، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب العملي على بناء النماذج الخاصة بك.
وكمكافأة ، تتضمن هذه الدورة كل من قوالب Python و R Code التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشاريعك الخاصة.
من هي هذه الدورة من أجل:
أي شخص مهتم بالتعلم الآلي.
الطلاب الذين لديهم على الأقل المعرفة بالمدرسة الثانوية في الرياضيات والذين يريدون البدء في تعلم التعلم الآلي.
أي أشخاص على المستوى الوسيط الذين يعرفون أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك الخوارزميات الكلاسيكية مثل الانحدار الخطي أو الانحدار اللوجستي ، ولكنهم يرغبون في معرفة المزيد عنها واستكشاف جميع مجالات التعلم الآلي المختلفة.
أي أشخاص ليسوا مرتاحين للترميز ولكن المهتمين بالتعلم الآلي ويريدون تطبيقه بسهولة على مجموعات البيانات.
أي طلاب في الكلية يريدون بدء مهنة في علوم البيانات.
أي محللين بيانات يرغبون في رفع مستوى التعلم الآلي.
أي أشخاص غير راضين عن وظيفتهم والذين يريدون أن يصبحوا عالم بيانات.
أي أشخاص يرغبون في إنشاء قيمة مضافة لأعمالهم باستخدام أدوات التعلم الآلي القوية
لقطة شاشة التطبيق
Similar
DataCamp: Data Science and AI
4.7
Learn Data Science & Analytics
4.7
Learn Python : Data Science
0
Learn Python and Data Science
0
Learn Data Science | Offline
0
Learning Data Science
0
Data Science (Full Course)
0
Data Science Dictionary
0
Data Science | ML Guide
3.8
Coursera: Learn career skills
4.8
Learn Python with Data Science
0
Learn Python Data Science
0
Data Science Academy
0
Data science
0
Sololearn: Learn to Code
4.6
python machine learning
0
Learn Data Science
0
Data Analytics (Full Course)
0
Learn Python
4.7
Learn Data Science Tutorial
0