Віртуальний курс:Udemy |
Ви зацікавлені в глибокому пізнанні світу машинного навчання? Тоді цей курс розроблено спеціально для вас!
Цей курс був розроблений професійними науковцями з даних, щоб поділитися нашими знаннями та допомогти вам легко й просто вивчити складну теорію, алгоритми та бібліотеки програмування.
У ньому ми крок за кроком проведемо вас у світі машинного навчання. З кожним заняттям ви будете розвивати нові навички та покращувати свої знання про цю складну та прибуткову підгалузі Data Science.
Цей курс веселий і приємний, але водночас виклик, тому що нам потрібно багато навчитися машинному навчанню. Ми структурували його таким чином:
Частина 1 - Попередня обробка даних
Частина 2 – Регресія: проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія, поліноміальна регресія, SVR, регресія дерева рішень та регресія випадкового лісу
Частина 3 – Класифікація: логістична регресія, K-NN, SVM, ядро SVM, наївний байєс, класифікація дерева рішень та класифікація випадкових лісів
Частина 4 – Кластеризація: K-середні, Ієрархічна кластеризація
Частина 5 - Навчання за правилами асоціації: Apriori, Eclat
Частина 6 – Навчання з підкріпленням: верхня межа довіри, вибірка Томпсона
Частина 7 – Обробка природної мови: модель мішка слів і алгоритми НЛП
Частина 8 – Глибоке навчання: штучні нейронні мережі та згорткові нейронні мережі
Частина 9 – Зменшення розмірів: ACP, LDA, Kernel ACP
Частина 10 - Вибір і підвищення моделі: перехресна перевірка k-fold, налаштування параметрів, пошук у сітці, XGBoost
Крім того, курс насичений практичними вправами на прикладах із реального життя, тож ви не лише вивчатимете теорію, але й запроваджуєте власні моделі на практиці за допомогою керованих прикладів.
І як бонус, цей курс включає весь код на Python і R, який ви можете завантажити та використовувати у своїх власних проектах.
Для кого цей курс?
Будь-який студент, який цікавиться машинним навчанням.
Студенти з математичним рівнем середньої школи, які хочуть почати з машинного навчання.
Студенти середнього рівня з базовими знаннями машинного навчання, включаючи класичні алгоритми лінійної або логістичної регресії, але бажаючі дізнатися більше та вивчити різні галузі машинного навчання.
Студенти, які не відчувають себе комфортно програмувати, але цікавляться машинним навчанням і хочуть застосувати методи до аналізу наборів даних.
Студенти університету, які хочуть почати в світі Data Science.
Будь-який аналітик даних, який хоче покращити свої навички машинного навчання.
Люди, які не задоволені своєю роботою і хочуть стати Data Scientist.
Будь-хто, хто хоче додати цінності своїй компанії за допомогою можливостей машинного навчання.
Ласкаво просимо до курсу машинного навчання
-------------------- Частина 1: Попередня обробка даних --------------------
-------------------- Частина 2: Регресія --------------------
Проста лінійна регресія
Множина лінійна регресія
Поліноміальна регресія
Udemy має найбільше сховище онлайн-курсів у світі
Після завершення доступ до вмісту курсу, щоб ви могли насолоджуватися його майбутніми оновленнями
Експерти у своїх галузях з усього світу діляться досвідом у Udemy
З усього світу 480 мільйонів разів були зараховані на курси Udemy
Професор університету, UCI, дослідник даних та дизайнер ігор
Фахівець у темах, пов’язаних з ІНФОРМАТИКАМИ
моя особа_додати 186405 XNUMX студент(ів)
мій комп'ютер 68 курс(и)
Привіт, чим я можу вам допомогти? Ви зацікавлені в курсі? Про який предмет?
Додати відгук