Machine Learning - Python & R In Data Science APK

44 hours on-demand video lectures.
Complete machine learning data science course.

קורס אודמי מלא בחינם.
מה תלמדו


למידת מכונות מאסטר בנושא פייתון ור
תהיה אינטואיציה נהדרת לדגמים רבים של מכונות למידה
ערכו תחזיות מדויקות
ערכו ניתוח רב עוצמה
הפוך דגמים חזקים של למידת מכונות
צור ערך מוסף חזק לעסק שלך
השתמש בלימוד מכונות למטרה אישית
טפל בנושאים ספציפיים כמו למידת חיזוק, NLP ולמידה עמוקה
התמודד עם טכניקות מתקדמות כמו הפחתת ממדיות
דע באיזה מודל Machine Learning לבחור לכל סוג של בעיה
בנה צבא של דגמים עוצמתיים של למידת מכונות ודע כיצד לשלב אותם כדי לפתור כל בעיה


תיאור
מתעניין בתחום למידת מכונות? אז הקורס הזה בשבילכם!

קורס זה תוכנן על ידי שני מדעני נתונים מקצועיים כך שנוכל לשתף את הידע שלנו ולעזור לכם ללמוד תיאוריה מורכבת, אלגוריתמים וספריות קידוד בצורה פשוטה.

אנו נלך אתכם צעד אחר צעד אל עולם למידת המכונות. עם כל הדרכה תוכלו לפתח מיומנויות חדשות ולשפר את ההבנה שלכם בתת-תחום מאתגר ועם זאת משתלם של מדעי הנתונים.

קורס זה מהנה ומרגש, אך יחד עם זאת אנו צוללים לעומק למידת מכונות. זה מובנה בדרך הבאה:

חלק 1 - עיבוד נתונים מראש
חלק ב '- רגרסיה: רגרסיה לינארית פשוטה, רגרסיה לינארית מרובה, רגרסיה פולינומי, SVR, רגרסיה של עץ ההחלטה, רגרסיה אקראית של יער
חלק 3 - סיווג: רגרסיה לוגיסטית, K-NN, SVM, SVM גרעין, Naive Bayes, סיווג עץ ההחלטה, סיווג יער אקראי
חלק 4 - אשכול: K- אמצעים, אשכול היררכי
חלק 5 - למידת כלל של האגודה: Apriori, Eclat
חלק 6 - למידת חיזוק: גבול אמון עליון, דגימה של תומפסון
חלק 7 - עיבוד שפות טבעיות: מודל תיק-מילים, ואלגוריתמים ל- NLP
חלק 8 - למידה עמוקה: רשתות עצביות מלאכותיות, רשתות עצביות מעורבות
חלק 9 - הפחתת ממדי: PCA, LDA, PCA ליבה
חלק 10 - בחירת דגם ושחזור: אימות צלב k-fold, כוונון פרמטרים, חיפוש רשת, XGBoost
יתר על כן, הקורס עמוס בתרגילים מעשיים המבוססים על דוגמאות בחיים האמיתיים. אז לא רק שתלמדו את התיאוריה, אלא תוכלו גם לתרגל תרגילים מעשיים בבניית מודלים משלכם.

וכבונוס, קורס זה כולל גם תבניות קוד של פייתון וגם של R, בהן תוכלו להוריד ולהשתמש בפרויקטים משלכם.

למי מיועד הקורס הזה:
כל מי שמעוניין בלימוד מכונות.
סטודנטים שיש להם לפחות ידע בתיכון במתמטיקה ורוצים להתחיל ללמוד למידת מכונה.
כל אנשים ברמת ביניים שיודעים את היסודות של למידת מכונות, כולל האלגוריתמים הקלאסיים כמו רגרסיה לינארית או רגרסיה לוגיסטית, אך שרוצים ללמוד עוד על כך ולחקור את כל התחומים השונים של למידת מכונות.
כל האנשים שלא מרגישים בנוח עם קידוד אבל מעוניינים בלימוד מכונות ורוצים ליישם זאת בקלות על מערכי נתונים.
סטודנטים במכללה שרוצים להתחיל קריירה במדעי נתונים.
כל אנליסטים נתונים שרוצים להשלים עם לימודי מכונה.
כל האנשים שאינם מרוצים מתפקידם ורוצים להפוך למדען נתונים.
כל האנשים שרוצים ליצור ערך מוסף לעסק שלהם באמצעות כלים רבי עוצמה למידת מכונות.