Узнайте, как создавать алгоритмы машинного обучения на Python и R с двумя экспертами по обработке и анализу данных. Шаблоны кода включены.
ВЫБОР
КУРС ПО ПРОДВИЖЕНИЮ UDEMY
Этот курс был рекомендован тысячами предыдущих студентов
Udemy — одна из самых актуальных платформ электронного обучения в мире для обучения цифровым навыкам и другим интересам личного роста. Миллионы людей изучают тысячи курсов из любой точки мира. AulaPro выбирает лучшие курсы с разных платформ, таких как Udemy и других, чтобы наши посетители могли выбрать курс, наиболее подходящий для их нужд, с уверенностью в том, что они выбрали лучших среди лучших.
Курсы Udemy разрабатываются экспертами в своих областях со всего мира. Курсы, которые вы найдете в этой подборке AulaPro, превзошли оценки десятков тысяч студентов., иногда сотни тысяч, со средней оценкой выше 4.5 из 5, так что это действительно отличный вариант, и многое другое, если можно получить скидку на обычную стоимость курса.
Купон Udemy: машинное обучение, Аризона: практический Python и R в науке о данных — виртуальный курс
Воспользуйтесь специальной ценой, которую вы можете получить сегодня, и приобретите этот мощный виртуальный курс, который поможет вам улучшить свой профессиональный профиль.
ЭКСКЛЮЗИВНЫЙ КЛАСС: Предложение для новых студентов. Учитесь с лучшими курсами и экспертами на Udemy всего за 14.99 долларов США.
ЗАКАНЧИВАЕТСЯ В:
Если вы хотите обучаться в области машинного обучения, то этот курс для вас
Этот курс был разработан двумя профессиональными исследователями данных, которые делятся своими знаниями и опытом, чтобы помочь вам изучить сложные теории, алгоритмы и библиотеки кодирования простым способом.
Слова инструктора
Мы шаг за шагом проведем вас в мир машинного обучения. С каждым учебным пособием вы будете развивать новые навыки и улучшать свое понимание этой сложной, но прибыльной области науки о данных. Этот курс веселый и увлекательный, но в то же время мы углубляемся в машинное обучение.
Курс построен следующим образом:
- Часть 1 – Предварительная обработка данных
- Часть 2 – Регрессия: простая линейная регрессия, множественная линейная регрессия, полиномиальная регрессия, SVR, регрессия дерева решений, регрессия случайного леса.
- Часть 3 – Классификация: логистическая регрессия, K-NN, SVM, Kernel SVM, наивный байесовский алгоритм, классификация дерева решений, классификация случайного леса.
- Часть 4 – Кластеризация: K-средние, иерархическая кластеризация
- Часть 5 – Правила ассоциации обучения: Apriori, Eclat
- Часть 6 – Обучение с подкреплением: верхний доверительный предел, выборка Томпсона
- Часть 7 - Обработка естественного языка: алгоритмы модели мешка слов для НЛП
- Часть 8 – Глубокое обучение: искусственные нейронные сети, сверточные нейронные сети
- Часть 9 – Снижение размерности: PCA, LDA, core PC
- Часть 10 – Выбор модели и бустинг: кросс-валидация в k раз, настройка параметров, поиск по сетке, XGBoost
Кроме того, этот курс по науке о данных содержит практические упражнения, основанные на реальных примерах.
Откройте для себя тысячи курсов с Coursera Plus. Годовая подписка сейчас и на короткое время всего за 299 долларов США! Нажмите и узнайте, как.
Вы не только изучите теорию, но и попрактикуетесь в создании собственных моделей.
В качестве бонуса этот курс включает шаблоны Python и Rcode, которые вы можете скачать и использовать в своих проектах.
Важные обновления (июнь 2020 г.): КОДИРУЕТ ВСЕ АКТУАЛЬНЫЕ ОБУЧЕНИЯ EEP, ЗАКОДИРОВАННЫЕ НА TENSORFLOW .0 ЛУЧШИЕ МОДЕЛИ УСИЛЕНИЯ ГРАДИЕНТА, ВКЛЮЧАЯ XGBOOST И ДАЖЕ CATBOOST.
Посетите этот курс на платформе Udemy
Посетите страницу этого курса на платформе и узнайте подробности.
ДРУГИЕ ИНТЕРЕСНЫЕ КУРСЫ
Посетите этот курс на платформе Udemy
Посетите страницу этого курса на платформе и узнайте подробности.
