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

Popis

Kompletní kurz udemy zdarma.

Co se naučíte

Master Machine Learning v Pythonu & R

Mít skvělou intuici v mnoha modelech strojového učení

Dělejte přesné předpovědi

Proveďte výkonnou analýzu

Vytvářejte robustní modely strojového učení

Vytvořte svému podnikání silnou přidanou hodnotu

Používejte strojové učení pro osobní účely

Zvládněte konkrétní témata, jako je posilování, NLP a hluboké učení

Zvládněte pokročilé techniky, jako je redukce rozměrů

Zjistěte, který model strojového učení zvolit pro každý typ problému

Vybudujte si armádu výkonných modelů strojového učení a vězte, jak je kombinovat, abyste vyřešili jakýkoli problém

Popis

Zajímá vás oblast strojového učení? Pak je tento kurz právě pro vás!

Tento kurz byl navržen dvěma profesionálními datovými vědci, abychom se mohli podělit o své znalosti a pomoci vám naučit se složitou teorii, algoritmy a knihovny kódování jednoduchým způsobem.

Provedeme vás krok za krokem světem strojového učení. S každým tutoriálem si osvojíte nové dovednosti a zlepšíte své porozumění této náročné, ale lukrativní podoblasti Data Science.

Tento kurz je zábavný a vzrušující, ale zároveň se ponoříme hluboko do strojového učení. Je strukturován následujícím způsobem:

Část 1 - Předzpracování dat

Část 2 - Regrese: jednoduchá lineární regrese, vícenásobná lineární regrese, polynomiální regrese, SVR, regrese rozhodovacího stromu, náhodná lesní regrese

Část 3 - Klasifikace: Logistická regrese, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Klasifikace rozhodovacího stromu, Klasifikace náhodných lesů

Část 4 - Shlukování: K-Means, Hierarchické shlukování

Část 5 - Výuka asociačních pravidel: Apriori, Eclat

Část 6 – Posílení učení: Horní hranice důvěry, Thompsonův odběr vzorků

Část 7 - Zpracování přirozeného jazyka: Model pytle slov a algoritmy pro NLP

Část 8 - Hluboké učení: Umělé neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě

Část 9 - Redukce rozměrů: PCA, LDA, Kernel PCA

Část 10 – Výběr modelu a posílení: křížové ověření k-násobku, ladění parametrů, vyhledávání mřížky, XGBoost

Kurz je navíc nabitý praktickými cvičeními, která vycházejí z reálných příkladů. Naučíte se tedy nejen teorii, ale také si procvičíte stavbu vlastních modelů.

A jako bonus tento kurz obsahuje šablony kódu Python i R, které si můžete stáhnout a použít na své vlastní projekty.

Pro koho je tento kurz určen:

Každý, kdo se zajímá o strojové učení.

Studenti, kteří mají alespoň středoškolské znalosti z matematiky a kteří se chtějí začít učit strojové učení.

Všichni lidé na střední úrovni, kteří znají základy strojového učení, včetně klasických algoritmů, jako je lineární regrese nebo logistická regrese, ale kteří se o tom chtějí dozvědět více a prozkoumat všechny různé oblasti strojového učení.

Všichni lidé, kteří nejsou tak spokojení s kódováním, ale kteří se zajímají o strojové učení a chtějí jej snadno aplikovat na datové sady.

Všichni studenti na vysoké škole, kteří chtějí začít kariéru v Data Science.

Všichni datoví analytici, kteří chtějí postoupit o úroveň výš ve strojovém učení.

Všichni lidé, kteří nejsou spokojeni se svou prací a chtějí se stát Data Scientist.

Všichni lidé, kteří chtějí vytvořit přidanou hodnotu pro své podnikání pomocí výkonných nástrojů strojového učení.