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

Beschreiwung

Voll udemy Cours gratis.

Wat Dir Léiere wäert

Master Machine Learning op Python & R

Hutt eng super Intuition vu ville Machine Learning Modeller

Maacht korrekt Prognosen

Maacht eng mächteg Analyse

Maacht robust Machine Learning Modeller

Erstellt e staarke Pluswäert fir Äert Geschäft

Benotzt Machine Learning fir perséinlech Zwecker

Gitt spezifesch Themen wéi Reinforcement Learning, NLP an Deep Learning

Handle fortgeschratt Techniken wéi Dimensionalitéitsreduktioun

Wësse wéi ee Machine Learning Modell fir all Typ vu Problem ze wielen

Baut eng Arméi vu mächtege Machine Learning Modeller a wësse wéi se kombinéiere fir all Problem ze léisen

Beschreiwung

Interesséiert am Feld vum Machine Learning? Dann ass dëse Cours fir Iech!

Dëse Cours gouf vun zwee professionnelle Datewëssenschaftler entworf fir datt mir eist Wëssen deelen kënnen an Iech hëllefen komplex Theorie, Algorithmen a Kodéierungsbibliothéiken op eng einfach Manéier ze léieren.

Mir ginn Iech Schrëtt-fir-Schrëtt an d'Welt vum Machine Learning. Mat all Tutorial wäert Dir nei Fäegkeeten entwéckelen an Äert Verständnis vun dësem usprochsvollen awer lukrativen Ënnerberäich vun Data Science verbesseren.

Dëse Cours ass lëschteg a spannend, awer gläichzäiteg dauche mir déif a Machine Learning. Et ass op déi folgend Manéier strukturéiert:

Deel 1 - Data Preprocessing

Deel 2 - Regressioun: Einfach Linear Regressioun, Multiple Linear Regressioun, Polynomial Regressioun, SVR, Decision Tree Regressioun, Random Forest Regressioun

Deel 3 - Klassifikatioun: Logistesch Regressioun, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

Deel 4 - Clustering: K-Means, Hierarchesch Clustering

Deel 5 - Association Regel Léieren: Apriori, Eclat

Deel 6 - Verstäerkung Léieren: Ieweschte Vertrauen Bound, Thompson Sampling

Deel 7 - Natierlech Sproochveraarbechtung: Bag-of-words Modell an Algorithmen fir NLP

Deel 8 - Deep Learning: Kënschtlech Neural Netzwierker, Convolutional Neural Netzwierker

Deel 9 - Dimensiounsreduktioun: PCA, LDA, Kernel PCA

Deel 10 - Modellauswiel & Boosting: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

Ausserdeem ass de Cours voll mat prakteschen Übungen, déi op reale Beispiller baséieren. Also wäert Dir net nëmmen d'Theorie léieren, awer Dir kritt och praktesch Praxis fir Är eege Modeller ze bauen.

An als Bonus enthält dëse Cours souwuel Python wéi och R Code Templates déi Dir kënnt eroflueden an op Ären eegene Projete benotzen.

Fir wien ass dëse Cours:

Jiddereen deen un Machine Learning interesséiert ass.

Studenten déi op d'mannst Lycée Wëssen a Mathematik hunn an déi wëllen ufänken Machine Learning ze léieren.

All Mëttelniveau Leit déi d'Grondlage vum Maschinnléiere kennen, och déi klassesch Algorithmen wéi linear Regressioun oder logistesch Regressioun, awer déi méi doriwwer léiere wëllen an all déi verschidde Felder vum Machine Learning entdecken.

All Leit déi net sou bequem mat Kodéierung sinn, awer déi un Machine Learning interesséiert sinn a wëllen et einfach op Datesets applizéieren.

All Studenten op der Uni déi eng Karriär an der Data Science wëllen ufänken.

All Datenanalytiker déi am Machine Learning en Niveau wëllen eropgoen.

All Leit déi net zefridden mat hirer Aarbecht sinn an déi wëllen en Data Scientist ginn.

All Leit déi e Plus vun hirem Geschäft wëllen erstellen andeems se mächteg Machine Learning Tools benotzen.