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

Descrizione

Corso completo di udemy gratuito.

Cosa imparerai

Padroneggia l'apprendimento automatico su Python e R

Avere una grande intuizione di molti modelli di Machine Learning

Fai previsioni accurate

Fai un'analisi potente

Crea solidi modelli di Machine Learning

Crea un forte valore aggiunto per la tua attività

Usa Machine Learning per scopi personali

Gestisci argomenti specifici come Reinforcement Learning, NLP e Deep Learning

Gestisci tecniche avanzate come la riduzione della dimensionalità

Scopri quale modello di Machine Learning scegliere per ogni tipo di problema

Crea un esercito di potenti modelli di Machine Learning e sappi come combinarli per risolvere qualsiasi problema

Descrizione

Interessato al campo del Machine Learning? Allora questo corso fa per te!

Questo corso è stato progettato da due Data Scientist professionisti in modo che possiamo condividere le nostre conoscenze e aiutarti ad apprendere teorie complesse, algoritmi e librerie di codifica in modo semplice.

Ti guideremo passo dopo passo nel mondo dell'apprendimento automatico. Con ogni tutorial svilupperai nuove abilità e migliorerai la tua comprensione di questo sottocampo stimolante ma redditizio della scienza dei dati.

Questo corso è divertente ed entusiasmante, ma allo stesso tempo ci immergiamo in profondità nell'apprendimento automatico. È strutturato nel modo seguente:

Parte 1 - Preelaborazione dei dati

Parte 2 - Regressione: regressione lineare semplice, regressione lineare multipla, regressione polinomiale, SVR, regressione dell'albero decisionale, regressione della foresta casuale

Parte 3 - Classificazione: Regressione logistica, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

Parte 4 - Clustering: K-Means, Clustering gerarchico

Parte 5 - Apprendimento delle regole dell'Associazione: Apriori, Eclat

Parte 6 - Apprendimento per rinforzo: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

Parte 7 - Elaborazione del linguaggio naturale: modello Bag-of-words e algoritmi per la PNL

Parte 8 - Deep Learning: reti neurali artificiali, reti neurali convoluzionali

Parte 9 - Riduzione della dimensionalità: PCA, LDA, Kernel PCA

Parte 10 - Selezione del modello e potenziamento: convalida incrociata k-fold, regolazione dei parametri, ricerca della griglia, XGBoost

Inoltre, il corso è ricco di esercizi pratici basati su esempi di vita reale. Quindi non solo imparerai la teoria, ma farai anche pratica pratica costruendo i tuoi modelli.

E come bonus, questo corso include modelli di codice Python e R che puoi scaricare e utilizzare sui tuoi progetti.

A chi è rivolto questo corso:

Chiunque sia interessato all'apprendimento automatico.

Studenti che hanno almeno una conoscenza della scuola superiore in matematica e che vogliono iniziare ad apprendere il Machine Learning.

Qualsiasi persona di livello intermedio che conosca le basi del machine learning, inclusi gli algoritmi classici come la regressione lineare o la regressione logistica, ma che voglia saperne di più ed esplorare tutti i diversi campi del Machine Learning.

Tutte le persone che non sono così a proprio agio con la programmazione ma che sono interessate all'apprendimento automatico e desiderano applicarlo facilmente ai set di dati.

Tutti gli studenti del college che vogliono iniziare una carriera in Data Science.

Tutti gli analisti di dati che desiderano salire di livello in Machine Learning.

Tutte le persone che non sono soddisfatte del proprio lavoro e che vogliono diventare un Data Scientist.

Tutte le persone che desiderano creare valore aggiunto per la propria attività utilizzando potenti strumenti di Machine Learning.