Machine Learning - Python & R APK 1.2-stable - Darmowe pobieranie

Pobierz APK

Ostatnia aktualizacja: 27 Wrz 2020

Informacje o aplikacji

Dowiedz się uczenie maszynowe A-Z Praktyczny Python i R w Data Science całkowicie wolny od opłat.

Nazwa aplikacji: Machine Learning - Python & R

Identyfikator aplikacji: com.bestpicked.datascience

Ocena: 4.3 / 65+

Autor: FreeLearningApp

Rozmiar aplikacji: 4.90 MB

Szczegółowy opis

Pełny kurs udemy za darmo.
Czego się nauczysz

Master Machine Learning on Python & R.
Świetna intuicja wielu modeli uczenia maszynowego
Dokonuj dokładnych prognoz
Dokonaj potężnej analizy
Twórz niezawodne modele uczenia maszynowego
Stwórz silną wartość dodaną dla swojej firmy
Używaj uczenia maszynowego do celów osobistych
Obsługuj określone tematy, takie jak Reinforcement Learning, NLP i Deep Learning
Obsługuj zaawansowane techniki, takie jak redukcja wymiarów
Dowiedz się, który model uczenia maszynowego wybrać dla każdego rodzaju problemu
Zbuduj armię potężnych modeli uczenia maszynowego i umiesz je łączyć, aby rozwiązać każdy problem

Opis
Interesujesz się dziedziną uczenia maszynowego? Zatem ten kurs jest dla Ciebie!

Kurs został zaprojektowany przez dwóch profesjonalnych naukowców danych, abyśmy mogli dzielić się naszą wiedzą i pomagać w nauce skomplikowanej teorii, algorytmów i bibliotek kodowania w prosty sposób.

Zaprowadzimy Cię krok po kroku do świata uczenia maszynowego. Z każdym samouczkiem będziesz rozwijać nowe umiejętności i lepiej rozumieć tę trudną, ale lukratywną dziedzinę Data Science.

Ten kurs jest zabawny i ekscytujący, ale jednocześnie zagłębiamy się w uczenie maszynowe. Struktura jest następująca:

Część 1 - Wstępne przetwarzanie danych
Część 2 - Regresja: prosta regresja liniowa, wielokrotna regresja liniowa, regresja wielomianowa, SVR, regresja drzewa decyzyjnego, losowa regresja leśna
Część 3 - Klasyfikacja: regresja logistyczna, K-NN, SVM, jądro SVM, Naive Bayes, klasyfikacja drzewa decyzyjnego, losowa klasyfikacja leśna
Część 4 - Grupowanie: K-średnie, hierarchiczne grupowanie
Część 5 - Uczenie się reguł asocjacyjnych: Apriori, Eclat
Część 6 - Uczenie się o wzmocnieniu: górna granica zaufania, pobieranie próbek Thompsona
Część 7 - Przetwarzanie języka naturalnego: model work-of-words i algorytmy NLP
Część 8 - Głębokie uczenie się: sztuczne sieci neuronowe, splotowe sieci neuronowe
Część 9 - Redukcja wymiarów: PCA, LDA, jądro PCA
Część 10 - Wybór modelu i zwiększenie: K-krotnie sprawdzanie poprawności, dostrajanie parametrów, wyszukiwanie siatki, XGBoost
Ponadto kurs jest wypełniony praktycznymi ćwiczeniami opartymi na prawdziwych przykładach. W ten sposób nie tylko nauczysz się teorii, ale także nauczysz się budować własne modele.

Jako bonus, ten kurs obejmuje zarówno szablony kodu Python, jak i R, które można pobrać i używać w swoich własnych projektach.

Dla kogo przeznaczony jest ten kurs:
Każdy zainteresowany uczeniem maszynowym.
Uczniowie, którzy mają co najmniej średnią wiedzę matematyczną i chcą rozpocząć naukę uczenia maszynowego.
Każdy poziom średniozaawansowany, który zna podstawy uczenia maszynowego, w tym klasyczne algorytmy, takie jak regresja liniowa lub regresja logistyczna, ale chce dowiedzieć się więcej na ten temat i poznać różne dziedziny uczenia maszynowego.
Osoby, które nie są zbyt wygodne w programowaniu, ale są zainteresowane uczeniem maszynowym i chcą je łatwo zastosować w zestawach danych.
Każdy student college'u, który chce rozpocząć karierę w Data Science.
Każdy analityk danych, który chce awansować w uczeniu maszynowym.
Osoby, które nie są zadowolone ze swojej pracy i chcą zostać specjalistami ds. Danych.
Każda osoba, która chce stworzyć wartość dodaną dla swojej firmy, korzystając z zaawansowanych narzędzi uczenia maszynowego.

Pobierz APK