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

Περιγραφή

Πλήρες μάθημα udemy δωρεάν.

Τι θα μάθετε

Master Machine Learning σε Python & R

Έχετε μια εξαιρετική διαίσθηση για πολλά μοντέλα Μηχανικής Μάθησης

Κάντε ακριβείς προβλέψεις

Κάντε μια δυνατή ανάλυση

Δημιουργήστε ισχυρά μοντέλα Μηχανικής Εκμάθησης

Δημιουργήστε ισχυρή προστιθέμενη αξία στην επιχείρησή σας

Χρησιμοποιήστε τη Μηχανική Μάθηση για προσωπικούς σκοπούς

Χειριστείτε συγκεκριμένα θέματα όπως Ενισχυτική μάθηση, NLP και Deep Learning

Χειριστείτε προηγμένες τεχνικές όπως η μείωση διαστάσεων

Μάθετε ποιο μοντέλο Μηχανικής Μάθησης να επιλέξετε για κάθε τύπο προβλήματος

Δημιουργήστε μια στρατιά από ισχυρά μοντέλα Machine Learning και ξέρετε πώς να τα συνδυάσετε για να λύσετε οποιοδήποτε πρόβλημα

Περιγραφή

Ενδιαφέρεστε για τον τομέα της Μηχανικής Μάθησης; Τότε αυτό το μάθημα είναι για εσάς!

Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί από δύο επαγγελματίες Επιστήμονες Δεδομένων, ώστε να μπορούμε να μοιραστούμε τις γνώσεις μας και να σας βοηθήσουμε να μάθετε περίπλοκη θεωρία, αλγόριθμους και βιβλιοθήκες κωδικοποίησης με απλό τρόπο.

Θα σας οδηγήσουμε βήμα-βήμα στον κόσμο της Μηχανικής Μάθησης. Με κάθε σεμινάριο θα αναπτύξετε νέες δεξιότητες και θα βελτιώσετε την κατανόησή σας σε αυτό το προκλητικό αλλά προσοδοφόρο υποτομέα της Επιστήμης Δεδομένων.

Αυτό το μάθημα είναι διασκεδαστικό και συναρπαστικό, αλλά ταυτόχρονα βουτάμε βαθιά στη Μηχανική Μάθηση. Είναι δομημένο με τον εξής τρόπο:

Μέρος 1 - Προεπεξεργασία δεδομένων

Μέρος 2 - Παλινδρόμηση: Απλή γραμμική παλινδρόμηση, πολλαπλή γραμμική παλινδρόμηση, πολυωνυμική παλινδρόμηση, SVR, παλινδρόμηση δέντρου απόφασης, τυχαία παλινδρόμηση δασών

Μέρος 3 - Ταξινόμηση: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

Μέρος 4 - Ομαδοποίηση: Κ-Μέσα, Ιεραρχική Ομαδοποίηση

Μέρος 5 - Εκμάθηση Κανόνων Συνδέσμου: Apriori, Eclat

Μέρος 6 - Ενισχυτική μάθηση: Ανώτερο όριο αυτοπεποίθησης, δειγματοληψία Thompson

Μέρος 7 - Επεξεργασία φυσικής γλώσσας: Μοντέλο και αλγόριθμοι λέξεων για NLP

Μέρος 8 - Βαθιά Μάθηση: Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα, συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα

Μέρος 9 - Μείωση διαστάσεων: PCA, LDA, Kernel PCA

Μέρος 10 - Επιλογή και ενίσχυση μοντέλου: Διασταυρούμενη επικύρωση σε k-fold, Συντονισμός παραμέτρων, Αναζήτηση πλέγματος, XGBoost

Επιπλέον, το μάθημα είναι γεμάτο με πρακτικές ασκήσεις που βασίζονται σε παραδείγματα της πραγματικής ζωής. Έτσι, όχι μόνο θα μάθετε τη θεωρία, αλλά θα εξασκηθείτε και στη δημιουργία των δικών σας μοντέλων.

Και ως μπόνους, αυτό το μάθημα περιλαμβάνει πρότυπα κώδικα Python και R τα οποία μπορείτε να κατεβάσετε και να χρησιμοποιήσετε στα δικά σας έργα.

Σε ποιους απευθύνεται αυτό το μάθημα:

Όποιος ενδιαφέρεται για τη Μηχανική Μάθηση.

Μαθητές που έχουν τουλάχιστον γνώσεις λυκείου στα μαθηματικά και που θέλουν να αρχίσουν να μαθαίνουν Μηχανική Μάθηση.

Τυχόν άτομα μεσαίου επιπέδου που γνωρίζουν τα βασικά της μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένων των κλασικών αλγορίθμων όπως η γραμμική παλινδρόμηση ή η λογιστική παλινδρόμηση, αλλά που θέλουν να μάθουν περισσότερα για αυτήν και να εξερευνήσουν όλα τα διαφορετικά πεδία της Μηχανικής Εκμάθησης.

Όλα τα άτομα που δεν αισθάνονται τόσο άνετα με την κωδικοποίηση, αλλά ενδιαφέρονται για τη Μηχανική Μάθηση και θέλουν να την εφαρμόσουν εύκολα σε σύνολα δεδομένων.

Κάθε σπουδαστής στο κολέγιο που θέλει να ξεκινήσει μια καριέρα στην Επιστήμη των Δεδομένων.

Τυχόν αναλυτές δεδομένων που θέλουν να ανέβουν επίπεδο στη Μηχανική Εκμάθηση.

Κάθε άτομο που δεν είναι ικανοποιημένο με τη δουλειά του και θέλει να γίνει Επιστήμονας Δεδομένων.

Κάθε άτομο που θέλει να δημιουργήσει προστιθέμενη αξία στην επιχείρησή του χρησιμοποιώντας ισχυρά εργαλεία μηχανικής εκμάθησης.