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

Təsvir

Pulsuz tam udemy kursu.

Nə Öyrənəcəksiniz

Python və R-də Master Maşın Öyrənməsi

Bir çox Maşın Öyrənmə modellərinin əla intuisiyasına sahib olun

Dəqiq proqnozlar verin

Güclü bir analiz edin

Güclü Maşın Öyrənmə modelləri yaradın

Biznesinizə güclü əlavə dəyər yaradın

Maşın Öyrənməsindən şəxsi məqsədlər üçün istifadə edin

Gücləndirici Öyrənmə, NLP və Dərin Öyrənmə kimi xüsusi mövzuları idarə edin

Ölçülərin Azaldılması kimi qabaqcıl texnikaları idarə edin

Hər bir problem növü üçün hansı Maşın Öyrənmə modelinin seçiləcəyini bilin

Güclü Maşın Öyrənmə modelləri ordusu yaradın və istənilən problemi həll etmək üçün onları necə birləşdirəcəyinizi bilin

Təsvir

Maşın Öyrənməsi sahəsi ilə maraqlanırsınız? O zaman bu kurs sizin üçündür!

Bu kurs iki peşəkar Məlumat Alimi tərəfindən hazırlanmışdır ki, biz öz biliklərimizi paylaşaq və mürəkkəb nəzəriyyə, alqoritmlər və kodlaşdırma kitabxanalarını sadə şəkildə öyrənməyə kömək edə bilək.

Biz sizi Maşın Öyrənməsi Dünyasına addım-addım aparacağıq. Hər dərs vəsaiti ilə siz yeni bacarıqlar inkişaf etdirəcək və Data Elminin bu çətin, lakin gəlirli alt sahəsi haqqında anlayışınızı təkmilləşdirəcəksiniz.

Bu kurs əyləncəli və həyəcanvericidir, lakin eyni zamanda biz Maşın Öyrənməsinə dərindən giririk. Aşağıdakı şəkildə qurulur:

Hissə 1 - Məlumatların Əvvəlcədən Emalı

Hissə 2 - Reqressiya: Sadə Xətti Reqressiya, Çox Xətti Reqressiya, Polinom Reqressiyası, SVR, Qərar Ağacı Reqressiyası, Təsadüfi Meşə Reqresiyası

Hissə 3 - Təsnifat: Logistik Reqressiya, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Qərar Ağacı Təsnifatı, Təsadüfi Meşə Təsnifatı

4-cü hissə - Klasterləşmə: K-Means, İerarxik Klasterləşmə

Hissə 5 - Assosiasiya Qaydalarının Öyrənilməsi: Apriori, Eclat

Hissə 6 - Gücləndirici Öyrənmə: Yüksək Etibarlılıq, Thompson Sampling

Hissə 7 - Təbii Dil Emalı: NLP üçün söz çantası modeli və alqoritmləri

8-ci hissə - Dərin Öyrənmə: Süni Neyron Şəbəkələri, Konvolyusiyalı Neyron Şəbəkələri

9-cu hissə - Ölçülərin Azaldılması: PCA, LDA, Kernel PCA

Hissə 10 - Model Seçimi və Artırma: k-qat Çarpaz Validasiya, Parametrlərin Tuningi, Şəbəkə Axtarışı, XGBoost

Bundan əlavə, kurs real həyat nümunələrinə əsaslanan praktiki tapşırıqlarla doludur. Beləliklə, siz nəinki nəzəriyyəni öyrənəcəksiniz, həm də öz modellərinizi yaratmaq üçün bəzi praktiki təcrübə əldə edəcəksiniz.

Bonus olaraq, bu kursa həm Python, həm də R kod şablonları daxildir, onları yükləyə və öz layihələrinizdə istifadə edə bilərsiniz.

Bu kurs kimlər üçündür:

Machine Learning ilə maraqlanan hər kəs.

Riyaziyyat üzrə ən azı orta məktəb biliyi olan və Maşın Öyrənməni öyrənməyə başlamaq istəyən tələbələr.

Xətti reqressiya və ya logistik reqressiya kimi klassik alqoritmlər daxil olmaqla, maşın öyrənməsinin əsaslarını bilən, lakin bu barədə daha çox öyrənmək və Maşın Öyrənməsinin bütün müxtəlif sahələrini araşdırmaq istəyən istənilən orta səviyyəli insanlar.

Kodlaşdırma ilə o qədər də rahat olmayan, lakin Maşın Öyrənməsi ilə maraqlanan və onu verilənlər bazasında asanlıqla tətbiq etmək istəyən hər kəs.

Məlumat Elmində karyera qurmaq istəyən kollecdə hər hansı bir tələbə.

Maşın Öyrənməsində səviyyəni yüksəltmək istəyən istənilən məlumat analitikləri.

İşindən razı olmayan və Data Scientist olmaq istəyən hər kəs.

Güclü Maşın Öyrənmə vasitələrindən istifadə edərək biznesinə əlavə dəyər yaratmaq istəyən hər kəs.