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

Тавсифи

Курси пурраи udemy ройгон.

Шумо чӣ меомӯзед

Мастер Омӯзиши мошинсозӣ дар Python & R

Дар бораи бисёре аз моделҳои омӯзиши мошинсозӣ эҳсоси олӣ дошта бошед

Пешгӯиҳои дақиқ кунед

Таҳлили пурқувват кунед

Моделҳои мустаҳками омӯзиши мошинсозӣ созед

Барои тиҷорати худ арзиши иловагии қавӣ эҷод кунед

Омӯзиши мошинро барои ҳадафҳои шахсӣ истифода баред

Мавзӯҳои мушаххасро ба монанди омӯзиши мустаҳкамкунӣ, NLP ва омӯзиши амиқ ҳал кунед

Усулҳои пешрафтаро ба монанди коҳиши андозагирӣ истифода баред

Бидонед, ки кадом модели омӯзиши мошинро барои ҳар як намуди мушкилот интихоб кунед

Артиши моделҳои пурқуввати омӯзиши мошинсозӣ созед ва бидонед, ки чӣ гуна онҳоро барои ҳалли ҳама гуна мушкилот муттаҳид кардан лозим аст

Тавсифи

Ба соҳаи омӯзиши мошинсозӣ таваҷҷӯҳ доред? Пас ин курс барои шумост!

Ин курс аз ҷониби ду Олими касбии маълумот тарҳрезӣ шудааст, то мо тавонем дониши худро мубодила кунем ва ба шумо дар омӯхтани назарияи мураккаб, алгоритмҳо ва китобхонаҳои рамзгузорӣ ба таври оддӣ кӯмак расонем.

Мо шуморо қадам ба қадам ба ҷаҳони омӯзиши мошинҳо роҳ медиҳем. Бо ҳар як дарс шумо малакаҳои навро инкишоф медиҳед ва фаҳмиши худро дар бораи ин зерсоҳаи душвор, вале сердаромади илми маълумот такмил медиҳед.

Ин курс шавқовар ва ҳаяҷоновар аст, аммо дар айни замон мо ба омӯзиши мошинсозӣ ғарқ мешавем. Он ба таври зерин сохта шудааст:

Қисми 1 - Коркарди пешакии маълумот

Қисми 2 - Регрессия: Регрессияи оддии хатӣ, регрессияи чандкаратаи хатӣ, регрессияи полиномӣ, SVR, регрессияи дарахти қарор, регрессияи тасодуфии ҷангал

Қисми 3 - Тасниф: Регресси логистикӣ, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, таснифоти дарахти қарор, таснифоти тасодуфии ҷангал

Қисми 4 - Кластеризатсия: К-Воситаҳо, Кластеризатсияи иерархӣ

Қисми 5 - Омӯзиши қоидаҳои ассотсиатсия: Apriori, Eclat

Қисми 6 - Омӯзиши таҳким: Эътимоди болоӣ, Намунаи Томпсон

Қисми 7 - Коркарди забони табиӣ: Модели халтаи калимаҳо ва алгоритмҳо барои NLP

Қисми 8 - Омӯзиши амиқ: Шабакаҳои нейронҳои сунъӣ, шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ

Қисми 9 - Коҳиши андозагирӣ: PCA, LDA, Kernel PCA

Қисми 10 - Интихоб ва тақвияти модел: к-қабат тасдиқи салиб, танзими параметр, ҷустуҷӯи шабака, XGBoost

Илова бар ин, курс аз машқҳои амалӣ иборат аст, ки ба мисолҳои воқеӣ асос ёфтаанд. Ҳамин тавр, шумо на танҳо назарияро меомӯзед, балки инчунин таҷрибаи амалии сохтани моделҳои шахсии худро хоҳед гирифт.

Ва ҳамчун бонус, ин курс ҳам қолибҳои рамзи Python ва R-ро дар бар мегирад, ки шумо метавонед онҳоро дар лоиҳаҳои худ зеркашӣ ва истифода баред.

Ин курс барои кӣ аст:

Ҳар касе, ки ба омӯзиши мошинсозӣ таваҷҷӯҳ дорад.

Донишҷӯёне, ки ҳадди аққал дар математика маълумоти миёна доранд ва мехоҳанд ба омӯзиши мошинсозӣ шурӯъ кунанд.

Ҳама одамони сатҳи миёна, ки асосҳои омӯзиши мошинсозӣ, аз ҷумла алгоритмҳои классикӣ ба монанди регрессияи хатӣ ё регрессияи логистикиро медонанд, аммо мехоҳанд дар бораи он маълумоти бештар гиранд ва тамоми соҳаҳои омӯзиши мошинро омӯзанд.

Ҳама одамоне, ки бо рамзгузорӣ он қадар бароҳат нестанд, аммо ба омӯзиши мошинсозӣ таваҷҷӯҳ доранд ва мехоҳанд онро дар маҷмӯи додаҳо ба осонӣ татбиқ кунанд.

Ҳама донишҷӯёни коллеҷ, ки мехоҳанд касбро дар илми маълумот оғоз кунанд.

Ҳар як таҳлилгари додаҳо, ки мехоҳанд дар омӯзиши мошинсозӣ сатҳи баланд бардоранд.

Ҳама одамоне, ки аз кори худ қаноатманд нестанд ва мехоҳанд донишманди маълумот шаванд.

Ҳама одамоне, ки мехоҳанд бо истифода аз абзорҳои пурқуввати омӯзиши мошинсозӣ ба тиҷорати худ арзиши иловагӣ эҷод кунанд.