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

Maelezo

Kozi kamili ya udemy bila malipo.

Utajifunza Nini

Kujifunza kwa Mashine kuu kwenye Python & R

Kuwa na angavu bora wa miundo mingi ya Kujifunza kwa Mashine

Fanya utabiri sahihi

Fanya uchambuzi wenye nguvu

Tengeneza miundo thabiti ya Kujifunza kwa Mashine

Unda thamani iliyoongezwa kwa biashara yako

Tumia Mafunzo ya Mashine kwa madhumuni ya kibinafsi

Hushughulikia mada mahususi kama vile Kuimarisha Mafunzo, NLP na Kujifunza kwa Kina

Hushughulikia mbinu za hali ya juu kama vile Kupunguza Vipimo

Jua ni kielelezo gani cha Kujifunza kwa Mashine cha kuchagua kwa kila aina ya tatizo

Jenga jeshi la miundo yenye nguvu ya Kujifunza Mashine na ujue jinsi ya kuzichanganya ili kutatua tatizo lolote

Maelezo

Je, unavutiwa na uga wa Kujifunza kwa Mashine? Kisha kozi hii ni kwa ajili yako!

Kozi hii imeundwa na Wanasayansi wawili wa kitaalamu wa Data ili tuweze kushiriki ujuzi wetu na kukusaidia kujifunza nadharia changamano, algoriti na maktaba za usimbaji kwa njia rahisi.

Tutakutembeza hatua kwa hatua katika Ulimwengu wa Kujifunza kwa Mashine. Kwa kila somo utakuza ujuzi mpya na kuboresha uelewa wako wa sehemu hii ndogo ya Sayansi ya Data yenye changamoto lakini yenye faida kubwa.

Kozi hii ni ya kufurahisha na ya kusisimua, lakini wakati huo huo tunazama ndani ya Kujifunza kwa Mashine. Imeundwa kwa njia ifuatayo:

Sehemu ya 1 - Uchakataji Data

Sehemu ya 2 - Urejeshaji: Urejeshaji Rahisi wa Mstari, Urejeshaji wa Mistari Nyingi, Urejeleaji wa Polynomia, SVR, Urejeshaji wa Mti wa Maamuzi, Urejeshaji wa Msitu Bila mpangilio

Sehemu ya 3 - Uainishaji: Urejeshaji wa Vifaa, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Uainishaji wa Miti ya Maamuzi, Uainishaji wa Msitu Nasibu

Sehemu ya 4 - Kuunganisha: Njia za K, Mkusanyiko wa Hierarkia

Sehemu ya 5 - Mafunzo ya Kanuni ya Muungano: Apriori, Eclat

Sehemu ya 6 - Mafunzo ya Kuimarisha: Imani ya Juu Imefungwa, Sampuli ya Thompson

Sehemu ya 7 - Uchakataji wa Lugha Asilia: Muundo wa mfuko wa maneno na algoriti za NLP

Sehemu ya 8 - Mafunzo ya Kina: Mitandao Bandia ya Neural, Mitandao ya Neural Convolutional

Sehemu ya 9 - Kupunguza Dimensionality: PCA, LDA, Kernel PCA

Sehemu ya 10 - Uteuzi wa Muundo na Kukuza: Uthibitishaji Msalaba wa k-fold, Urekebishaji wa Vigezo, Utafutaji wa Gridi, XGBoost

Zaidi ya hayo, kozi hiyo imejaa mazoezi ya vitendo ambayo yanategemea mifano halisi ya maisha. Kwa hivyo sio tu utajifunza nadharia, lakini pia utapata mazoezi ya kujenga mifano yako mwenyewe.

Na kama bonasi, kozi hii inajumuisha templeti za nambari za Python na R ambazo unaweza kupakua na kutumia kwenye miradi yako mwenyewe.

Kozi hii ni ya nani:

Yeyote anayevutiwa na Mafunzo ya Mashine.

Wanafunzi ambao wana angalau maarifa ya shule ya upili katika hesabu na wanaotaka kuanza kujifunza Kujifunza kwa Mashine.

Watu wowote wa kiwango cha kati wanaojua misingi ya kujifunza kwa mashine, ikiwa ni pamoja na algoriti za kawaida kama vile urejeshaji wa mstari au urejeshaji wa utaratibu, lakini ambao wanataka kujifunza zaidi kuihusu na kuchunguza nyanja zote tofauti za Mafunzo ya Mashine.

Watu wowote ambao hawafurahii uwekaji usimbaji lakini wanaovutiwa na Kujifunza kwa Mashine na wanataka kuitumia kwa urahisi kwenye hifadhidata.

Wanafunzi wowote chuoni ambao wanataka kuanza kazi katika Sayansi ya Data.

Wachanganuzi wowote wa data wanaotaka kujiinua katika Mafunzo ya Mashine.

Watu wowote ambao hawajaridhika na kazi zao na ambao wanataka kuwa Mwanasayansi wa Data.

Watu wowote wanaotaka kuongeza thamani ya biashara yao kwa kutumia zana zenye nguvu za Kujifunza Mashine.