یادگیری پایتون و R برای یادگیری ماشین و علوم داده

توضیحات

یادگیری ایجاد الگوریتم های یادگیری ماشین در پایتون و R از دو تخصص علوم داده که در قالب های کد گنجانده شده اند.
در این دوره چه چیزهایی یاد خواهید گرفت ؟
• یادگیری ماشین در پایتون و R در سطح کارشناسی ارشد
• داشتن یک دید کلی ازمجموعه ای ازمدل های یادگیری ماشین
• پیش بینی های دقیق
• تجزیه و تحلیل قدرتمند
• ایجاد مدل سازی قدرتمند یادگیری ماشین
• ایجاد ارزش افزوده قوی برای کسب و کار شما
• استفاده از یادگیری ماشین برای اهداف شخصی
• مدیریت موضوعات خاص مانند : تقویت آموزش
• NLP و آموزش پیشرفته و عمقی
• کنترل تکنیک های پیشرفته مانند کاهش ابعاد
• آگاهی از انتخاب یادگیری ماشین برای هرنوع مشکل
• ساخت یک ارتش از مدل های قدرتمند مدل سازی ماشین و دانستن چگونگی ترکیب آنها برای حل مشکلات

در این دوره به چه چیزهایی نیاز دارید ؟
دانستن ریاضی در سطح دبیرستان
توضیحات
علاقه مند به رشته یادگیری ماشین هستید؟ این دوره برای شماست .این دوره توسط دو دانشمند حرفه ای داده ارائه شده است پس ما می توانیم دانش خود را به اشتراک بگذاریم و به شما در یادگیری نظریه پیچیده از طریق الگوریتم ها و کتابخانه های برنامه نویسی به شیوه ای ساده کمک کنیم
ما با شما پله پله در دنیای یادگیری ماشین قدم میزنیم با هر آموزش مهارت های جدیدی یاد خواهید گرفت و بهبود درک و شهود خود از این استراتژی یادگیری ماشین
این دوره سرگرم کننده و هیجان انگیز است ولی در همین زمان به ببرسی عمقی یادگیری ماشین میپردازیم با استفاده از دنبال کردن ساختار زیر :
 بخش 1 : پیش پردازش داده
 بخش 2 : رگرسیون : رگرسیون خطی ساده ، رگرسیون خطی چندگانه ، رگرسیون چندجمله ای ، SVR ، رگرسیون درخت تصمیم گیری و رگرسیون جنگل تصادفی
 بخش 3 : طبقه بندی : رگرسیون منطقی ، K-NN، SVM، هسته SVM ، بایاس کم یاب ، طبقه بندی درخت تصمیم گیری و طبقه بندی جنگل تصادفی
 بخش 4 : خوشه بندی : K-Means ، خوشه بندی سلسله مراتبی
 بخش 5 : انجمن حقوقی آموزش : Apriori، Eclat
 بخش 6 : تقویت یادگیری : اعتماد به نفس بالا و نمونه برداری تامسون
 بخش 7 : پردازش زبان طبیعی : مدل بسته ای از کلمات و الگوریتم هایی برای NLP
 بخش 8 : یادگیری پیشرفته : شبکه های عصبی مصنوعی ، شبکه های عصبی وابسته
 بخش 9 : کاهش ابعاد : PCA, LDA، هسته PCA
 بخش 10 : انتخاب مدل و ارتقاء آن : اعتبارسنجی k-fold ، تنظیم پارامتر، جستجو گرید و XGBoost
علاوه براین ، این دوره با تمرینات عملی همراه است که بر اساس نمونه های زندگی واقعی هستند. بنابراین نه تنها این نظریه را یاد خواهید گرفت اما شما همچنین می توانید برخی از عمل دستی در ساخت مدل های خود را دریافت کنید
و بعنوان جایزه ، این دوره شامل هردو کد پایتون و R است که شما میتوانید آنها را دانلود و در پروژه های خود استفاده کنید
مخاطب این دوره چه کسانی هستند ؟
 کسانی که علاقه مند به یادگیری ماشین هستند
 دانش آموزانی که حداقل دانش ریاضی دبیرستان را دارند و کسانی که میخواهند یادگیری ماشین را شروع کنند.
 هرسطح متوسط از مردم که اصول اولیه یادگیری ماشین را میدانند از جمله الگوریتم های کلاسیک مانند رگرسیون خطی یا رگرسیون لجستیک اما می خواهند بیشتر در مورد آن یاد بگیرند و همه زمینه های مختلف یادگیری ماشین را بررسی کنند.
 کسانی که با برنامه نویسی راحت نیستند اما علاقه مند به یادگیری ماشین هستند و می خواهند آن را به راحتی در مجموعه داده ها استفاده کنند.
 دانشجویان دانشگاه که میخواهند علم داده ای را یادبگیرند
 هر تحلیل گر داده ای که میخواهد در سطح یادگیری ماشین به بالا برود
 کسانی که از شغلشان راضی نیستند و میخواهند به یک دانشمند علم داده تبدیل شوند
 هر کسی که بخواهد ارزش افزوده کسب و کار خود را با استفاده از ابزارهای قدرتمند یادگیری ماشین ایجاد کند

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “یادگیری پایتون و R برای یادگیری ماشین و علوم داده”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

شناسه محصول: cors020 دسته: