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

คำอธิบาย

หลักสูตร udemy เต็มรูปแบบฟรี

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

การเรียนรู้ของเครื่องหลักใน Python & R

มีสัญชาตญาณที่ยอดเยี่ยมสำหรับโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมาก

ทำนายแม่นๆ

ทำการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่แข็งแกร่ง

สร้างมูลค่าเพิ่มที่แข็งแกร่งให้กับธุรกิจของคุณ

ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อจุดประสงค์ส่วนตัว

จัดการหัวข้อเฉพาะเช่น Reinforcement Learning, NLP และ Deep Learning

จัดการกับเทคนิคขั้นสูง เช่น การลดมิติ

รู้ว่าควรเลือกโมเดล Machine Learning แบบไหนสำหรับปัญหาแต่ละประเภท

สร้างกองทัพของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ทรงพลังและรู้วิธีรวมโมเดลเหล่านี้เพื่อแก้ปัญหาต่างๆ

คำอธิบาย

สนใจด้าน Machine Learning หรือไม่? แล้วหลักสูตรนี้เหมาะสำหรับคุณ!

หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพสองคน เพื่อให้เราสามารถแบ่งปันความรู้ของเราและช่วยให้คุณเรียนรู้ทฤษฎีที่ซับซ้อน อัลกอริธึม และไลบรารีการเข้ารหัสด้วยวิธีง่ายๆ

เราจะนำคุณเข้าสู่โลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่องทีละขั้นตอน ในทุกบทช่วยสอน คุณจะพัฒนาทักษะใหม่ๆ และปรับปรุงความเข้าใจของคุณในสาขาย่อยที่ท้าทายแต่ให้ผลกำไรของ Data Science

หลักสูตรนี้สนุกและน่าตื่นเต้น แต่ในขณะเดียวกัน เราก็เจาะลึกลงไปในแมชชีนเลิร์นนิง มีโครงสร้างดังนี้

ส่วนที่ 1 - การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

ส่วนที่ 2 - การถดถอย: การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย, การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ, การถดถอยพหุนาม, SVR, การถดถอยต้นไม้ตัดสินใจ, การถดถอยของป่าสุ่ม

ส่วนที่ 3 - การจัดประเภท: Logistic Regression, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification

ส่วนที่ 4 - การจัดกลุ่ม: K-Means, การจัดกลุ่มแบบลำดับชั้น

ส่วนที่ 5 - การเรียนรู้กฎของสมาคม: Apriori, Eclat

ส่วนที่ 6 - การเรียนรู้การเสริมกำลัง: ขอบเขตความเชื่อมั่นขั้นสูง การสุ่มตัวอย่าง Thompson

ส่วนที่ 7 - การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: โมเดลคำศัพท์และอัลกอริทึมสำหรับ NLP

ตอนที่ 8 - การเรียนรู้เชิงลึก: โครงข่ายประสาทเทียม, โครงข่ายประสาทเทียม

ส่วนที่ 9 - การลดขนาด: PCA, LDA, Kernel PCA

ส่วนที่ 10 - การเลือกรุ่นและการกระตุ้น: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

นอกจากนี้ หลักสูตรนี้ยังเต็มไปด้วยแบบฝึกหัดเชิงปฏิบัติซึ่งอิงจากตัวอย่างในชีวิตจริง ดังนั้น ไม่เพียงแต่คุณจะได้เรียนรู้ทฤษฎีเท่านั้น แต่คุณยังจะได้ฝึกปฏิบัติจริงเพื่อสร้างแบบจำลองของคุณเองด้วย

และเป็นโบนัส หลักสูตรนี้มีทั้งเทมเพลตโค้ด Python และ R ซึ่งคุณสามารถดาวน์โหลดและใช้งานในโครงการของคุณเองได้

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับใคร:

ใครสนใจแมชชีนเลิร์นนิง

นักเรียนที่มีความรู้ด้านคณิตศาสตร์อย่างน้อยระดับมัธยมศึกษาตอนปลายและต้องการเริ่มเรียนการเรียนรู้ของเครื่อง

คนระดับกลางที่รู้พื้นฐานของแมชชีนเลิร์นนิง ซึ่งรวมถึงอัลกอริธึมแบบคลาสสิก เช่น การถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยโลจิสติก แต่ผู้ที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับเรื่องนี้และสำรวจสาขาต่างๆ ทั้งหมดของแมชชีนเลิร์นนิง

ใครก็ตามที่ไม่สะดวกในการเขียนโค้ดแต่สนใจ Machine Learning และต้องการนำไปใช้กับชุดข้อมูลอย่างง่ายดาย

นักเรียนในวิทยาลัยที่ต้องการเริ่มต้นอาชีพใน Data Science

นักวิเคราะห์ข้อมูลที่ต้องการเพิ่มระดับในการเรียนรู้ของเครื่อง

ผู้ที่ไม่พอใจกับงานและต้องการเป็น Data Scientist

ผู้ที่ต้องการสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจโดยใช้เครื่องมือ Machine Learning อันทรงพลัง