Machine Learning - Python & R In Data Science APK

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

Ücretsiz tam udemy kursu.
Ne öğreneceksin


Python & R'de Master Makine Öğrenimi
Birçok Makine Öğrenimi modelinin harika bir sezgisine sahip olun
Doğru tahminler yapın
Güçlü bir analiz yapın
Sağlam Makine Öğrenimi modelleri yapın
İşletmenize güçlü katma değer yaratın
Machine Learning'i kişisel amaçlarla kullanma
Takviye Öğrenme, NLP ve Derin Öğrenme gibi belirli konuları ele alma
Boyut Azaltma gibi gelişmiş teknikleri kullanın
Her bir sorun türü için hangi Makine Öğrenimi modelini seçeceğinizi bilin
Güçlü Makine Öğrenimi modellerinden oluşan bir ordu oluşturun ve herhangi bir sorunu çözmek için bunları nasıl birleştireceğinizi öğrenin


Açıklama
Makine Öğrenimi alanıyla ilgileniyor musunuz? O zaman bu kurs tam size göre!

Bu kurs, bilgimizi paylaşabilmemiz ve karmaşık teori, algoritmalar ve kodlama kütüphanelerini basit bir şekilde öğrenmenize yardımcı olabilmemiz için iki profesyonel Veri Bilimcisi tarafından tasarlanmıştır.

Sizi Adım Adım Makine Öğrenimi Dünyasına götüreceğiz. Her öğretici ile yeni beceriler geliştirecek ve Veri Bilimi'nin bu zorlu ama kazançlı alt alanı hakkındaki anlayışınızı geliştireceksiniz.

Bu kurs eğlenceli ve heyecan vericidir, ancak aynı zamanda Makine Öğrenimine derinlemesine dalıyoruz. Aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır:

Bölüm 1 - Veri Önişleme
Bölüm 2 - Regresyon: Basit Doğrusal Regresyon, Çoklu Doğrusal Regresyon, Polinom Regresyon, SVR, Karar Ağacı Regresyonu, Rastgele Orman Regresyonu
Bölüm 3 - Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, K-NN, SVM, Çekirdek SVM, Naif Bayes, Karar Ağacı Sınıflandırması, Rastgele Orman Sınıflandırması
Bölüm 4 - Kümeleme: K-Araçlar, Hiyerarşik Kümeleme
Bölüm 5 - Dernek Kuralı Öğrenme: Apriori, Eclat
Bölüm 6 - Takviye Öğrenme: Üst Güven Sınırı, Thompson Sampling
Bölüm 7 - Doğal Dil İşleme: NLP için kelimelerin torba modeli ve algoritmaları
Bölüm 8 - Derin Öğrenme: Yapay Sinir Ağları, Evrişimli Sinir Ağları
Bölüm 9 - Boyut Azaltma: PCA, LDA, Çekirdek PCA
Bölüm 10 - Model Seçimi ve Yükseltme: k-kat Çapraz Doğrulama, Parametre Ayarı, Izgara Arama, XGBoost
Ayrıca, kurs gerçek hayattan örneklere dayanan pratik egzersizlerle doludur. Bu yüzden sadece teoriyi öğrenmekle kalmayacak, aynı zamanda kendi modellerinizi oluşturmak için uygulamalı pratikler de alacaksınız.

Ve bonus olarak, bu kurs kendi projelerinizde indirebileceğiniz ve kullanabileceğiniz Python ve R kodu şablonlarını içerir.

Bu kurs kimler içindir:
Makine Öğrenimi ile ilgilenen herkes.
Matematikte en az lise bilgisi olan ve Makine Öğrenimi öğrenmeye başlamak isteyen öğrenciler.
Doğrusal regresyon veya lojistik regresyon gibi klasik algoritmalar dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini bilen, ancak bu konuda daha fazla bilgi edinmek ve Makine Öğreniminin tüm farklı alanlarını keşfetmek isteyen orta düzey insanlar.
Kodlama konusunda rahat olmayan ancak Makine Öğrenimi ile ilgilenen ve bunu veri kümelerine kolayca uygulamak isteyen herkes.
Veri Biliminde kariyere başlamak isteyen üniversitedeki öğrenciler.
Machine Learning'de seviye atlamak isteyen tüm veri analistleri.
İşinden memnun olmayan ve Veri Bilimcisi olmak isteyen herkes.
Güçlü Makine Öğrenimi araçlarını kullanarak işlerine katma değer yaratmak isteyen herkes.