Навчіться створювати алгоритми машинного навчання на Python і R з двома експертами з обробки даних. Шаблони коду включені.
ВИБІР
КУРС ПРОСУВАННЯ UDEMY
Цей курс був рекомендований тисячами попередніх студентів
Udemy є однією з найбільш актуальних платформ електронного навчання в усьому світі для навчання цифровим навичкам та інших видів інтересів особистого зростання. Мільйони людей вивчають тисячі курсів з будь-якої точки світу. AulaPro відбирає найкращі курси з різних платформ, таких як Udemy та інших, щоб наші відвідувачі могли вибрати найбільш відповідний курс для своїх потреб, з упевненістю вибравши найкращий серед найкращих.
Курси Udemy розробляються експертами у своїх галузях у всьому світі. Курси, які ви знайдете в цій добірці AulaPro, перевищили оцінку десятків тисяч студентів, іноді сотні тисяч, із середнім рейтингом більше 4.5 з 5, тому це дійсно чудовий варіант, і набагато більше, якщо ви можете отримати знижку на звичайну вартість курсу.
Udemy Coupon: Machine Learning AZ: Practical Python and R in Data Science – віртуальний курс
Скористайтеся спеціальною ціною, яку ви можете отримати сьогодні, і придбайте цей потужний віртуальний курс, який допоможе вам покращити свій професійний профіль.
ЕКСКЛЮЗИВНИЙ КЛАС: Пропозиція для нових студентів. Навчайтеся з найкращими курсами та експертами Udemy всього за 14.99 доларів США.
Закінчується:
Якщо ви хочете навчатися в галузі машинного навчання, тоді цей курс для вас
Цей курс був розроблений двома професійними дослідниками даних, які діляться своїми знаннями та досвідом, щоб допомогти вам у простий спосіб вивчити складні теорії, алгоритми та бібліотеки кодування.
Слова вчителя
Ми крок за кроком проведемо вас у світі машинного навчання. З кожним підручником ви розвиватимете нові навички та покращуватимете своє розуміння цієї складної, але прибуткової галузі науки про дані. Цей курс веселий і захоплюючий, але в той же час ми заглиблюємося в машинне навчання.
Курс побудований таким чином:
- Частина 1 – Попередня обробка даних
- Частина 2 – Регресія: проста лінійна регресія, множинна лінійна регресія, поліноміальна регресія, SVR, регресія дерева рішень, регресія випадкового лісу
- Частина 3 – Класифікація: логістична регресія, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification
- Частина 4 – Кластеризація: K-середні, ієрархічна кластеризація
- Частина 5 – Правила асоціації навчання: Apriori, Eclat
- Частина 6 – Навчання з підкріпленням: верхня довірча межа, вибірка Томпсона
- Частина 7 – Обробка природної мови: алгоритми моделі Bag-of-Words для НЛП
- Частина 8 – Глибоке навчання: штучні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі
- Частина 9 – Зменшення розмірності: PCA, LDA, core PC
- Частина 10 – Вибір моделі та посилення: k-кратна перехресна перевірка, налаштування параметрів, пошук у сітці, XGBoost
Крім того, цей курс із науки про дані наповнений практичними вправами, заснованими на прикладах із реального життя.
Ексклюзивна пропозиція з обмеженим часом: річна програма Coursera Plus на USD $ 399 299 доларів США. Збережіть і дізнайтеся більше! Натисніть і дізнайтеся, як.
Ви не тільки вивчите теорію, але й попрактикуєтеся в створенні власних моделей.
І як бонус цей курс містить шаблони Python і Rcode, які ви можете завантажити та використовувати у своїх проектах.
Важливі оновлення (червень 2020 р.): КОДУЄ ВСЕ НОВЕ НАВЧАННЯ EEP, ЗАКОДИРОВАНЕ НА TENSORFLOW .0, МОДЕЛІ ТОЧНОГО ПІДСИЛЕННЯ ГРАДІЄНТА, ВКЛЮЧАЮЧИ XGBOOST І НАВІТЬ CATBOOST.
Відвідайте цей курс на платформі Udemy
Відвідайте сторінку цього курсу на платформі та дізнайтеся більше.
ІНШІ ЦІКАВІ КУРСІ
Відвідайте цей курс на платформі Udemy
Відвідайте сторінку цього курсу на платформі та дізнайтеся більше.
