Machine Learning (Full Course) APK 1.0 - 免费下载

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上次更新时间: 2022年十一月6日

应用信息

初学者的完整人工智能（AI）和机器学习课程

应用名称: Machine Learning (Full Course)

应用程序 ID: com.freecourse.machinelearning

评级: 0.0 / 0+

作者: SikApps Academy

应用大小: 5.34 MB

详细描述

对于初学者，该应用程序是通过交互式视频教程和课程免费学习机器学习和人工智能（AI）的绝佳选择。另外，此应用程序不需要任何注册过程，这使其非常友好且方便使用。

★您将在本课程中学到什么？ ★
1.主机学习，成为数据科学家并被录用
2.建立强大的机器学习模型的大军，并知道如何将它们结合起来解决任何问题
3.使用最新的TensorFlow 2.0深度学习，转移学习和神经网络
4.使用Google，Apple，Amazon和Meta使用等大型科技公司的现代工具
5.将数据科学项目与管理者和利益相关者进行
6.了解每种类型问题的机器学习模型
7.现实生活中的案例研究和项目，以了解现实世界中的工作方式
8.在数据科学工作流程方面学习最佳实践
9.实施机器学习算法
10.使用最新的Python 3了解如何在Python中编程
11.如何改善机器学习模型
12.学习预先处理数据，清洁数据并分析大数据。
13.数据科学和机器学习的开发人员环境设置
14.时间序列数据的机器学习
15.使用Matplotlib和Seaborn等数据可视化工具探索大型数据集
16.使用大熊猫探索大型数据集和争吵数据
17.学习numpy及其在机器学习中的使用方式
18.数据科学和机器学习项目的投资组合，旨在申请所有代码和笔记本的行业工作
19.学会在项目中使用流行的图书馆Scikit-Learn
20.了解数据工程以及如何在行业中使用Hadoop，Spark和Kafka之类的工具
21.学会执行分类和回归建模
22.用Tensorflow和Keras构建人工神经网络
23.用Apache Spark的MLLIB以大规模实施机器学习
24.使用深度学习对图像，数据和情感进行分类
25.使用线性回归，多项式回归和多元回归进行预测
26. Matplotlib和Seaborn的数据可视化
27.了解强化学习 - 以及如何构建Pac -Man Bot
28.使用K-均值聚类，支持向量机（SVM），KNN，决策树，天真的贝叶斯和PCA对数据进行分类
29.使用基于项目和基于用户的协作过滤构建电影推荐系统
30.使用数据科学算法分析现实生活项目中的数据，例如垃圾邮件分类和图像识别
31.建立数据科学项目的组合，以申请行业的工作
32.了解如何使用数据科学中的最新工具，包括TensorFlow，Matplotlib，Numpy。
33.创建自己的神经网络并了解如何使用它们来执行深度学习
34.了解并应用数据可视化技术来探索大型数据集
35.真正了解哪种计算机科学，算法，编程，数据，大数据，人工智能，机器学习和数据科学是什么。
36.了解这些不同的领域如何融合在一起，它们与众不同以及如何避免营销绒毛。
37.机器学习和数据科学对社会的影响。
38.真正理解计算机技术已经改变了世界，并欣赏了规模。
39.了解机器学习可以解决的问题以及机器学习过程的工作原理。
40.如何避免机器学习问题，成功实施它而不会失去理智！

★免责声明★
除非另有说明，否则开发人员对本应用程序中嵌入的任何视频均不荣誉。该应用程序中嵌入的视频对其受人尊敬的所有者具有版权。如果此应用中出现一个视频属于您，并且您不希望它出现在此应用程序中，请通过电子邮件与我们联系，并会立即将其删除。

★图标信用★
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