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

Сүрөттөмө

Толук udemy курсу акысыз.

Эмнени үйрөнөсүз

Python & R боюнча Master Machine Learning

Көптөгөн Machine Learning моделдеринин сонун интуициясы бар

Так болжолдоолорду жасаңыз

Күчтүү анализ жасаңыз

Күчтүү Machine Learning моделдерин жасаңыз

Бизнесиңизге күчтүү кошумча нарк түзүңүз

Machine Learningди жеке максатыңыз үчүн колдонуңуз

Reinforement Learning, NLP жана Deep Learning сыяктуу конкреттүү темаларды чечиңиз

Өлчөмдүүлүктү азайтуу сыяктуу алдыңкы ыкмаларды колдонуңуз

Көйгөйдүн ар бир түрү үчүн Machine Learning моделин тандаңыз

Күчтүү Machine Learning моделдеринин армиясын түзүңүз жана ар кандай көйгөйдү чечүү үчүн аларды кантип айкалыштырууну билиңиз

Description

Машина үйрөнүү тармагына кызыгып жатасызбы? Анда бул курс сиз үчүн!

Бул курс эки профессионал Дата Окумуштуу тарабынан иштелип чыккан, ошондуктан биз билимибизди бөлүшө алабыз жана татаал теорияны, алгоритмдерди жана коддоо китепканаларын жөнөкөй жол менен үйрөнүүгө жардам бере алабыз.

Биз сизди машина үйрөнүү дүйнөсүнө этап-этабы менен көрсөтөбүз. Ар бир окуу куралы менен сиз жаңы көндүмдөрдү өнүктүрөсүз жана бул татаал, бирок кирешелүү маалымат илиминин суб-тармагы боюнча түшүнүгүңүздү жакшыртасыз.

Бул курс кызыктуу жана кызыктуу, бирок ошол эле учурда биз Machine Learningге терең сүңгүп киребиз. Ал төмөнкүдөй түзүлөт:

1-бөлүк - Маалыматтарды алдын ала иштетүү

2-бөлүк - Регрессия: Жөнөкөй сызыктуу регрессия, көп сызыктуу регрессия, полиномиялык регрессия, SVR, чечим дарагынын регрессиясы, туш келди токой регресси

3-бөлүк - Классификация: Логистикалык регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree классификациясы, Кокус токой классификациясы

4-бөлүк - Кластерлөө: К-Меанс, иерархиялык кластерлөө

5-бөлүк - Ассоциация эрежелерин үйрөнүү: Apriori, Eclat

6-бөлүк - Окутууну бекемдөө: Жогорку ишеним, Томпсон үлгүсү

7-бөлүк - Табигый тилди иштетүү: NLP үчүн сөз баштыкчасынын модели жана алгоритмдери

8-бөлүк - Терең үйрөнүү: Жасалма нейрон тармактары, конволюциялык нейрон тармактары

9-бөлүк - Өлчөмдүүлүктү азайтуу: PCA, LDA, Kernel PCA

10-бөлүк - Моделди тандоо жана жогорулатуу: k-кабаттуу кайчылаш текшерүү, параметрлерди жөндөө, тор издөө, XGBoost

Мындан тышкары, курс турмуштук мисалдарга негизделген практикалык көнүгүүлөргө бай. Ошентип, сиз теорияны гана үйрөнбөстөн, өзүңүздүн моделдериңизди куруу боюнча практикалык практикага да ээ болосуз.

Жана бонус катары, бул курс Python жана R код үлгүлөрүн камтыйт, аларды сиз жүктөп алып, өз долбоорлоруңузда колдоно аласыз.

Бул курс кимдер үчүн:

Машинаны үйрөнүүгө кызыккандардын баары.

Математика боюнча жок дегенде орто билими бар жана Machine Learning үйрөнүүнү каалаган студенттер.

Машинаны үйрөнүүнүн негиздерин, анын ичинде сызыктуу регрессия же логистикалык регрессия сыяктуу классикалык алгоритмдерди билген, бирок ал жөнүндө көбүрөөк билгиси келген жана Machine Learningдин бардык тармактарын изилдегиси келген орто деңгээлдеги адамдар.

Коддоштурууга анчалык ыңгайсыз, бирок Machine Learningге кызыккан жана аны маалымат топтомунда оңой колдонууну каалаган адамдар.

Data Science тармагында карьерасын баштоону каалаган колледждин бардык студенттери.

Machine Learning деңгээлин көтөрүүнү каалаган бардык маалымат аналитиктери.

Жумушуна канааттанбаган жана Data Scientist болгусу келген бардык адамдар.

Күчтүү Machine Learning куралдарын колдонуу менен бизнесине кошумча нарк түзүүнү каалаган бардык адамдар.