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

Opis

Kompletan udemy tečaj besplatan.

Što ćete naučiti

Ovladajte strojnim učenjem na Python & R

Imajte izvrsnu intuiciju mnogih modela strojnog učenja

Napravite točna predviđanja

Napravite snažnu analizu

Napravite robusne modele strojnog učenja

Stvorite snažnu dodanu vrijednost svom poslovanju

Koristite strojno učenje za osobne potrebe

Bavite se specifičnim temama kao što su učenje s potkrepljenjem, NLP i dubinsko učenje

Rukujte naprednim tehnikama kao što je smanjenje dimenzionalnosti

Znajte koji model strojnog učenja odabrati za svaku vrstu problema

Izgradite vojsku snažnih modela strojnog učenja i znajte kako ih kombinirati za rješavanje bilo kojeg problema

Opis

Zanima vas područje strojnog učenja? Onda je ovaj tečaj za vas!

Ovaj tečaj osmislila su dva profesionalna Data Scientista kako bismo mogli podijeliti svoje znanje i pomoći vam da naučite složenu teoriju, algoritme i biblioteke kodiranja na jednostavan način.

Vodit ćemo vas korak po korak u svijet strojnog učenja. Uz svaki tutorijal razvit ćete nove vještine i poboljšati svoje razumijevanje ovog izazovnog, ali unosnog podpodručja znanosti o podacima.

Ovaj tečaj je zabavan i uzbudljiv, ali u isto vrijeme zaranjamo duboko u strojno učenje. Strukturiran je na sljedeći način:

Dio 1 - Predobrada podataka

Dio 2 - Regresija: jednostavna linearna regresija, višestruka linearna regresija, polinomska regresija, SVR, regresija stabla odlučivanja, regresija slučajne šume

Dio 3 - Klasifikacija: Logistička regresija, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naivni Bayes, Klasifikacija stabla odlučivanja, Klasifikacija slučajnih šuma

Dio 4 - Grupiranje: K-srednje vrijednosti, hijerarhijsko grupiranje

Dio 5 - Učenje pravila asocijacije: Apriori, Eclat

Dio 6 - Učenje s potkrepljenjem: Gornja granica pouzdanosti, Thompson uzorkovanje

Dio 7 - Obrada prirodnog jezika: model vrećice riječi i algoritmi za NLP

Dio 8 - Duboko učenje: Umjetne neuronske mreže, konvolucijske neuronske mreže

Dio 9 - Smanjenje dimenzionalnosti: PCA, LDA, kernel PCA

Dio 10 - Odabir modela i pojačanje: k-fold unakrsna provjera valjanosti, podešavanje parametara, pretraživanje mreže, XGBoost

Štoviše, tečaj je prepun praktičnih vježbi koje se temelje na primjerima iz stvarnog života. Dakle, ne samo da ćete naučiti teoriju, već ćete dobiti i praktičnu praksu u izradi vlastitih modela.

A kao bonus, ovaj tečaj uključuje i Python i R predloške koda koje možete preuzeti i koristiti na vlastitim projektima.

Za koga je ovaj tečaj:

Svi zainteresirani za strojno učenje.

Učenici koji imaju najmanje srednjoškolsko znanje iz matematike i koji žele početi učiti Machine Learning.

Sve osobe srednje razine koje poznaju osnove strojnog učenja, uključujući klasične algoritme poput linearne regresije ili logističke regresije, ali žele naučiti više o tome i istražiti sva različita polja strojnog učenja.

Sve ljude kojima kodiranje nije baš ugodno, ali ih zanima strojno učenje i žele ga jednostavno primijeniti na skupove podataka.

Svi studenti na koledžu koji žele započeti karijeru u znanosti o podacima.

Svi analitičari podataka koji žele napredovati u strojnom učenju.

Svi ljudi koji nisu zadovoljni svojim poslom i koji žele postati Data Scientist.

Svi ljudi koji žele stvoriti dodanu vrijednost svom poslovanju korištenjem moćnih alata strojnog učenja.