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

תיאור

קורס אודימי מלא בחינם.

מה תלמד

מאסטר למידת מכונה ב- Python & R

יש אינטואיציה מצוינת של דגמי Machine Learning רבים

בצע תחזיות מדויקות

בצע ניתוח רב עוצמה

צור מודלים חזקים של Machine Learning

צור ערך מוסף חזק לעסק שלך

השתמש ב- Machine Learning למטרה אישית

טפל בנושאים ספציפיים כמו למידת חיזוק, NLP ולמידה עמוקה

טפל בטכניקות מתקדמות כמו הפחתת מימדיות

דע באיזה מודל למידת מכונה לבחור עבור כל סוג של בעיה

בנה צבא של מודלים רבי עוצמה של Machine Learning ותדע לשלב אותם כדי לפתור כל בעיה

תיאור

מתעניינים בתחום למידת מכונה? אז הקורס הזה בשבילך!

קורס זה תוכנן על ידי שני מדעני נתונים מקצועיים כדי שנוכל לחלוק את הידע שלנו ולעזור לך ללמוד תיאוריה מורכבת, אלגוריתמים וספריות קידוד בצורה פשוטה.

נלווה אותך צעד אחר צעד לעולם של למידת מכונה. עם כל הדרכה תפתח מיומנויות חדשות ותשפר את ההבנה שלך בתת-תחום מאתגר אך רווחי זה של מדעי הנתונים.

הקורס הזה מהנה ומרגש, אבל בו זמנית אנחנו צוללים עמוק לתוך Machine Learning. הוא בנוי בצורה הבאה:

חלק 1 - עיבוד נתונים מראש

חלק 2 - רגרסיה: רגרסיה ליניארית פשוטה, רגרסיה ליניארית מרובה, רגרסיה פולינומית, SVR, רגרסיה של עץ החלטה, רגרסיה אקראית של יער

חלק 3 - סיווג: רגרסיה לוגיסטית, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, סיווג עץ ההחלטה, סיווג יער אקראי

חלק 4 - Clustering: K-Means, Clustering היררכי

חלק 5 - לימוד כללים של האגודה: אפריורי, אקלט

חלק 6 - למידת חיזוק: גבול ביטחון עליון, דגימת תומפסון

חלק 7 - עיבוד שפה טבעית: מודל שק-אוף-מילים ואלגוריתמים ל-NLP

חלק 8 - למידה עמוקה: רשתות עצביות מלאכותיות, רשתות עצביות מתהפכות

חלק 9 - הפחתת מימד: PCA, LDA, Kernel PCA

חלק 10 - בחירת דגם והגברה: אימות צולב פי קיפול, כוונון פרמטרים, חיפוש רשת, XGBoost

יתרה מכך, הקורס עמוס בתרגילים מעשיים המבוססים על דוגמאות מהחיים האמיתיים. אז לא רק תלמדו את התיאוריה, אלא גם תקבלו קצת תרגול מעשי בבניית מודלים משלכם.

וכבונוס, קורס זה כולל גם תבניות Python וגם תבניות קוד R שתוכל להוריד ולהשתמש בפרויקטים שלך.

למי מיועד הקורס הזה:

כל מי שמתעניין בלמידת מכונה.

תלמידים שיש להם לפחות ידע בתיכון במתמטיקה ורוצים להתחיל ללמוד Machine Learning.

כל אנשים ברמה בינונית שיודעים את היסודות של למידת מכונה, כולל האלגוריתמים הקלאסיים כמו רגרסיה ליניארית או רגרסיה לוגיסטית, אבל שרוצים ללמוד עוד על כך ולחקור את כל התחומים השונים של למידת מכונה.

כל האנשים שלא כל כך נוחים עם קידוד אבל מתעניינים בלמידת מכונה ורוצים ליישם אותה בקלות על מערכי נתונים.

כל סטודנט בקולג' שרוצה להתחיל קריירה במדעי הנתונים.

כל מנתח נתונים שרוצה לעלות רמה ב- Machine Learning.

כל האנשים שאינם מרוצים מעבודתם ורוצים להיות מדען נתונים.

כל אדם שרוצה ליצור ערך מוסף לעסק שלהם על ידי שימוש בכלים רבי עוצמה של Machine Learning.