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

وصف

دورة udemy كاملة مجانا.

ماذا ستتعلم

إتقان تعلم الآلة على Python & R.

لديك حدس رائع للعديد من نماذج التعلم الآلي

قم بعمل تنبؤات دقيقة

قم بإجراء تحليل قوي

اصنع نماذج قوية للتعلم الآلي

خلق قيمة مضافة قوية لعملك

استخدم التعلم الآلي للأغراض الشخصية

التعامل مع موضوعات محددة مثل التعزيز التعلم ، البرمجة اللغوية العصبية والتعلم العميق

تعامل مع التقنيات المتقدمة مثل تقليل الأبعاد

تعرف على نموذج التعلم الآلي الذي يجب اختياره لكل نوع من المشكلات

كوِّن جيشًا من نماذج التعلم الآلي القوية واعرف كيفية دمجها لحل أي مشكلة

وصف

هل أنت مهتم بمجال تعلم الآلة؟ ثم وهذا بالطبع هو لك!

تم تصميم هذه الدورة من قبل اثنين من علماء البيانات المحترفين حتى نتمكن من مشاركة معرفتنا ومساعدتك على تعلم النظرية المعقدة والخوارزميات ومكتبات الترميز بطريقة بسيطة.

سنرشدك خطوة بخطوة إلى عالم التعلم الآلي. مع كل برنامج تعليمي ، ستقوم بتطوير مهارات جديدة وتحسين فهمك لهذا المجال الفرعي المربح والتحدي لعلوم البيانات.

هذه الدورة التدريبية ممتعة ومثيرة ، لكننا في نفس الوقت نتعمق في التعلم الآلي. تم تنظيمه بالطريقة التالية:

الجزء 1 - المعالجة المسبقة للبيانات

الجزء 2 - الانحدار: الانحدار الخطي البسيط ، الانحدار الخطي المتعدد ، الانحدار متعدد الحدود ، SVR ، انحدار شجرة القرار ، الانحدار العشوائي للغابات

الجزء 3 - التصنيف: الانحدار اللوجستي ، K-NN ، SVM ، Kernel SVM ، Naive Bayes ، تصنيف شجرة القرار ، تصنيف الغابات العشوائية

الجزء 4 - التجميع: K-Means ، Hierarchical Clustering

الجزء 5 - تعلم قواعد الرابطة: Apriori ، Eclat

الجزء 6 - التعلم المعزز: الثقة العليا ملزمة ، عينات طومسون

الجزء 7 - معالجة اللغة الطبيعية: نموذج حقيبة الكلمات وخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية

الجزء 8 - التعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية ، الشبكات العصبية التلافيفية

الجزء 9 - تقليل الأبعاد: PCA و LDA و Kernel PCA

الجزء 10 - اختيار النموذج والتعزيز: التحقق من صحة k-fold المتقاطع ، ضبط المعلمة ، بحث الشبكة ، XGBoost

علاوة على ذلك ، فإن الدورة مليئة بالتمارين العملية التي تستند إلى أمثلة من الحياة الواقعية. لذلك لن تتعلم النظرية فحسب ، بل ستحصل أيضًا على تدريب عملي على بناء النماذج الخاصة بك.

وكمكافأة ، تتضمن هذه الدورة كلاً من قوالب أكواد Python و R التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشاريعك الخاصة.

لمن هذه الدورة:

أي شخص مهتم بالتعلم الآلي.

الطلاب الذين لديهم على الأقل معرفة بالرياضيات في المدرسة الثانوية والذين يرغبون في بدء تعلم التعلم الآلي.

أي أشخاص في المستوى المتوسط ​​يعرفون أساسيات التعلم الآلي ، بما في ذلك الخوارزميات الكلاسيكية مثل الانحدار الخطي أو الانحدار اللوجستي ، ولكنهم يرغبون في معرفة المزيد عنها واستكشاف جميع مجالات التعلم الآلي المختلفة.

أي شخص لا يشعر بالراحة تجاه الترميز ولكن يهتم بالتعلم الآلي ويرغب في تطبيقه بسهولة على مجموعات البيانات.

أي طلاب في الكلية يرغبون في بدء حياة مهنية في علوم البيانات.

أي محللي بيانات يرغبون في الارتقاء إلى مستوى أعلى في التعلم الآلي.

أي شخص غير راضٍ عن وظيفته ويريد أن يصبح عالم بيانات.

أي شخص يرغب في إنشاء قيمة مضافة لأعمالهم باستخدام أدوات التعلم الآلي القوية.