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

شرح

دوره کامل udemy به صورت رایگان.

آنچه شما یاد خواهید گرفت

استاد یادگیری ماشین در پایتون و آر

از بسیاری از مدل های یادگیری ماشینی شهود بسیار خوبی داشته باشید

پیش بینی های دقیق انجام دهید

یک تحلیل قوی انجام دهید

مدل های یادگیری ماشینی قوی بسازید

ارزش افزوده قوی برای کسب و کار خود ایجاد کنید

از یادگیری ماشین برای اهداف شخصی استفاده کنید

موضوعات خاصی مانند یادگیری تقویتی، NLP و یادگیری عمیق را مدیریت کنید

از تکنیک های پیشرفته ای مانند کاهش ابعاد استفاده کنید

بدانید کدام مدل یادگیری ماشینی را برای هر نوع مشکل انتخاب کنید

ارتشی از مدل های یادگیری ماشین قدرتمند بسازید و بدانید که چگونه آنها را برای حل هر مشکلی ترکیب کنید

شرح

به حوزه یادگیری ماشینی علاقه دارید؟ پس این دوره برای شما مناسب است!

این دوره توسط دو دانشمند داده حرفه ای طراحی شده است تا بتوانیم دانش خود را به اشتراک بگذاریم و به شما در یادگیری نظریه پیچیده، الگوریتم ها و کتابخانه های کدگذاری به روشی ساده کمک کنیم.

ما شما را قدم به قدم وارد دنیای یادگیری ماشینی خواهیم کرد. با هر آموزش مهارت های جدیدی را توسعه می دهید و درک خود را از این زیر شاخه چالش برانگیز و در عین حال پرسود علم داده بهبود می بخشید.

این دوره سرگرم کننده و هیجان انگیز است، اما در عین حال ما عمیقاً در یادگیری ماشین فرو می رویم. ساختار آن به صورت زیر است:

بخش 1 - پیش پردازش داده ها

بخش 2 - رگرسیون: رگرسیون خطی ساده، رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون چند جمله‌ای، SVR، رگرسیون درخت تصمیم، رگرسیون جنگل تصادفی

بخش 3 - طبقه بندی: رگرسیون لجستیک، K-NN، SVM، SVM هسته، بیز ساده، طبقه بندی درخت تصمیم، طبقه بندی جنگل تصادفی

قسمت 4 - خوشه بندی: K-Means، خوشه بندی سلسله مراتبی

قسمت 5 - آموزش قوانین انجمن: Apriori، Eclat

بخش 6 - یادگیری تقویتی: حد بالای اطمینان، نمونه گیری تامپسون

بخش 7 - پردازش زبان طبیعی: مدل و الگوریتم‌های مجموعه کلمات برای NLP

قسمت 8 - یادگیری عمیق: شبکه های عصبی مصنوعی، شبکه های عصبی کانولوشن

قسمت 9 - کاهش ابعاد: PCA، LDA، هسته PCA

قسمت 10 - انتخاب و تقویت مدل: اعتبارسنجی متقاطع k-fold، تنظیم پارامتر، جستجوی شبکه، XGBoost

علاوه بر این، این دوره مملو از تمرین‌های عملی است که بر اساس مثال‌های واقعی است. بنابراین نه تنها تئوری را یاد خواهید گرفت، بلکه تمرین عملی ساختن مدل های خود را نیز خواهید داشت.

و به عنوان یک امتیاز، این دوره شامل هر دو قالب کد پایتون و R است که می توانید آنها را دانلود کرده و در پروژه های خود استفاده کنید.

این دوره برای چه کسانی است:

هر کسی که به یادگیری ماشین علاقه دارد.

دانش آموزانی که حداقل دانش دبیرستانی در ریاضیات دارند و می خواهند یادگیری ماشینی را شروع کنند.

افراد سطح متوسطی که اصول یادگیری ماشین را می‌دانند، از جمله الگوریتم‌های کلاسیک مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک، اما می‌خواهند درباره آن اطلاعات بیشتری کسب کنند و تمام زمینه‌های مختلف یادگیری ماشین را کشف کنند.

همه افرادی که با کدنویسی چندان راحت نیستند اما به یادگیری ماشین علاقه مند هستند و می خواهند آن را به راحتی در مجموعه داده ها اعمال کنند.

هر دانشجویی در کالج که می‌خواهد شغلی در علم داده شروع کند.

هر تحلیلگر داده ای که می خواهد در یادگیری ماشینی سطح بالایی داشته باشد.

همه افرادی که از شغل خود راضی نیستند و می خواهند دانشمند داده شوند.

هر فردی که می خواهد با استفاده از ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین ارزش افزوده ای برای کسب و کار خود ایجاد کند.