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

Tavsif

To'liq udemy kursi bepul.

Siz nimani o'rganasiz

Python va R-da mashinani o'rganish bo'yicha master

Mashinani o'rganishning ko'plab modellari haqida ajoyib sezgiga ega bo'ling

To'g'ri bashorat qiling

Kuchli tahlil qiling

Mashinani o'rganishning mustahkam modellarini yarating

Biznesingizga kuchli qo'shimcha qiymat yarating

Shaxsiy maqsadlar uchun Machine Learning dasturidan foydalaning

Reinforcement Learning, NLP va Deep Learning kabi maxsus mavzularni ko'rib chiqing

O'lchovni qisqartirish kabi ilg'or texnikalardan foydalaning

Har bir muammo turi uchun qaysi Machine Learning modelini tanlashni bilib oling

Kuchli Machine Learning modellari armiyasini yarating va har qanday muammoni hal qilish uchun ularni qanday birlashtirishni biling

Tavsif

Mashina o'rganish sohasiga qiziqasizmi? Unda bu kurs aynan siz uchun!

Ushbu kurs ikki professional ma'lumot olimi tomonidan ishlab chiqilgan bo'lib, biz o'z bilimlarimizni baham ko'rishimiz va sizga murakkab nazariya, algoritmlar va kodlash kutubxonalarini sodda tarzda o'rganishga yordam berishimiz mumkin.

Biz sizni bosqichma-bosqich Mashina o'rganish olamiga olib boramiz. Har bir o'quv qo'llanmada siz yangi ko'nikmalarni rivojlantirasiz va Data Sciencening ushbu qiyin, ammo daromadli kichik sohasi haqida tushunchangizni yaxshilaysiz.

Ushbu kurs qiziqarli va hayajonli, lekin shu bilan birga biz Machine Learningga chuqur kirib boramiz. U quyidagi tarzda tuzilgan:

1-qism - Ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash

2-qism - Regressiya: oddiy chiziqli regressiya, ko‘p chiziqli regressiya, ko‘p nomli regressiya, SVR, qaror daraxti regressiyasi, tasodifiy o‘rmon regressiyasi

3-qism – Tasniflash: Logistik regressiya, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Qaror daraxti tasnifi, Tasodifiy o‘rmon tasnifi

4-qism - Klasterlash: K-means, ierarxik klasterlash

5-qism - Assotsiatsiya qoidalarini o'rganish: Apriori, Eclat

6-qism - O'rganishni mustahkamlash: yuqori ishonch chegarasi, Tompson namunasi

7-qism - Tabiiy tilni qayta ishlash: NLP uchun so'zlar to'plami modeli va algoritmlari

8-qism - Chuqur o'rganish: sun'iy neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari

9-qism - O'lchovlarni qisqartirish: PCA, LDA, Kernel PCA

10-qism - Modelni tanlash va kuchaytirish: k-katlamali oʻzaro tekshirish, parametrlarni sozlash, tarmoq qidirish, XGBoost

Bundan tashqari, kurs hayotiy misollarga asoslangan amaliy mashqlar bilan to'la. Shunday qilib, siz nafaqat nazariyani o'rganasiz, balki o'zingizning modellaringizni yaratishda amaliy mashg'ulotlarga ham ega bo'lasiz.

Bonus sifatida ushbu kurs Python va R kod shablonlarini o'z ichiga oladi, ularni yuklab olishingiz va o'zingizning loyihalaringizda ishlatishingiz mumkin.

Bu kurs kimlar uchun:

Mashina o'rganishga qiziqqan har bir kishi.

Matematika bo'yicha kamida o'rta maktab ma'lumotiga ega bo'lgan va Machine Learning o'rganishni boshlamoqchi bo'lgan talabalar.

Mashinani o'rganish asoslarini, jumladan, chiziqli regressiya yoki logistik regressiya kabi klassik algoritmlarni biladigan, lekin bu haqda ko'proq ma'lumot olishni va Machine Learningning barcha sohalarini o'rganishni istagan har qanday o'rta darajadagi odamlar.

Kodlashda unchalik qulay bo'lmagan, lekin Mashina o'rganishga qiziqqan va uni ma'lumotlar to'plamlarida osongina qo'llashni xohlaydigan har qanday odamlar.

Kollejda Data Science bo'yicha martaba boshlashni istagan har qanday talabalar.

Machine Learning darajasiga ko'tarilishni istagan har qanday ma'lumot tahlilchilari.

O'z ishidan qoniqmagan va Data Scientist bo'lishni xohlaydigan har qanday odamlar.

Kuchli Machine Learning vositalaridan foydalangan holda o'z biznesiga qo'shimcha qiymat yaratmoqchi bo'lgan har qanday odamlar.