ดาวน์โหลด Machine Learning - Python & R บนพีซีด้วย GameLoop Emulator

Machine Learning - Python & R บน PC

Machine Learning - Python & R มาจากผู้พัฒนา FreeLearningApp ที่เคยรันบนระบบปฏิบัติการ Android มาก่อน

ตอนนี้คุณสามารถเล่น Machine Learning - Python & R บนพีซีด้วย GameLoop ได้อย่างราบรื่น

ดาวน์โหลดในไลบรารี GameLoop หรือผลการค้นหา ไม่ต้องสนใจแบตเตอรี่หรือโทรผิดเวลาอีกต่อไป

เพียงเพลิดเพลินกับ Machine Learning - Python & R PC บนหน้าจอขนาดใหญ่ฟรี！

Machine Learning - Python & R บทนำ

หลักสูตร udemy เต็มรูปแบบฟรี

สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้

การเรียนรู้ของเครื่องต้นแบบบน Python & R

มีสัญชาตญาณที่ยอดเยี่ยมของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องมากมาย

ทำการทำนายที่แม่นยำ

ทำการวิเคราะห์ที่มีประสิทธิภาพ

สร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แข็งแกร่ง

สร้างมูลค่าเพิ่มที่แข็งแกร่งให้กับธุรกิจของคุณ

ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวัตถุประสงค์ส่วนตัว

จัดการกับหัวข้อเฉพาะเช่นการเรียนรู้เสริม, NLP และการเรียนรู้ลึก

จัดการกับเทคนิคขั้นสูงเช่นการลดขนาด

รู้ว่ารูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องใดให้เลือกสำหรับปัญหาแต่ละประเภท

สร้างกองทัพของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ทรงพลังและรู้วิธีรวมเข้าด้วยกันเพื่อแก้ปัญหาใด ๆ

ลักษณะ

สนใจด้านการเรียนรู้ของเครื่อง? หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับคุณ!

หลักสูตรนี้ได้รับการออกแบบโดยนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมืออาชีพสองคนเพื่อให้เราสามารถแบ่งปันความรู้ของเราและช่วยให้คุณเรียนรู้ทฤษฎีที่ซับซ้อนอัลกอริทึมและไลบรารีการเข้ารหัสในวิธีที่ง่าย

เราจะนำคุณไปสู่การเรียนรู้โลกแห่งเครื่องจักร ด้วยการสอนทุกครั้งคุณจะได้พัฒนาทักษะใหม่และพัฒนาความเข้าใจในสาขาย่อยที่ท้าทายและมีกำไรของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

หลักสูตรนี้สนุกและตื่นเต้น แต่ในขณะเดียวกันเราก็ดำดิ่งสู่การเรียนรู้ของเครื่อง มันมีโครงสร้างวิธีต่อไปนี้:

ส่วนที่ 1 - การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

ส่วนที่ 2 - การถดถอย: การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย, การถดถอยเชิงเส้นหลายเส้น, การถดถอยพหุนาม, SVR, การถดถอยของต้นไม้การตัดสินใจ, การถดถอยแบบป่าสุ่ม

ส่วนที่ 3 - การจัดหมวดหมู่: การถดถอยโลจิสติก K-NN, SVM, เคอร์เนล SVM, Bayive ไร้เดียงสา, การจำแนกต้นไม้การตัดสินใจ, การจำแนกป่าแบบสุ่ม

ส่วนที่ 4 - การทำคลัสเตอร์: K-หมายถึงการจัดกลุ่มตามลำดับชั้น

ส่วนที่ 5 - การเรียนรู้กฎของสมาคม: Apriori, Eclat

ตอนที่ 6 - การเสริมแรงการเรียนรู้: ความเชื่อมั่นที่ถูกผูกไว้บนการสุ่มตัวอย่าง ธ อมป์สัน

ตอนที่ 7 - การประมวลผลภาษาธรรมชาติ: โมเดลและคำสั่งสำหรับอัลกอริธึมสำหรับ NLP

ตอนที่ 8 - การเรียนรู้ลึก: เครือข่ายประสาทเทียม, โครงข่ายประสาทเทียม

ตอนที่ 9 - การลดขนาด: PCA, LDA, Kernel PCA

ตอนที่ 10 - การเลือกรุ่นและการเร่ง: การตรวจสอบความถูกต้องไขว้ของ k-fold, การปรับพารามิเตอร์, การค้นหากริด, XGBoost

ยิ่งไปกว่านั้นหลักสูตรนี้เต็มไปด้วยแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติซึ่งเป็นตัวอย่างชีวิตจริง ดังนั้นไม่เพียง แต่คุณจะได้เรียนรู้ทฤษฎี แต่คุณยังจะได้ฝึกฝนการสร้างแบบจำลองของคุณเองด้วย

และเป็นโบนัสหลักสูตรนี้มีทั้งเทมเพลต Python และ R ซึ่งคุณสามารถดาวน์โหลดและใช้ในโครงการของคุณเอง

หลักสูตรนี้เหมาะสำหรับใคร:

ทุกคนที่สนใจในการเรียนรู้ของเครื่อง

นักเรียนที่มีความรู้ขั้นต่ำในวิชาคณิตศาสตร์และต้องการเริ่มเรียนรู้การเรียนรู้ด้วยเครื่อง

คนระดับกลางใด ๆ ที่รู้พื้นฐานของการเรียนรู้ของเครื่องรวมถึงอัลกอริทึมแบบดั้งเดิมเช่นการถดถอยเชิงเส้นหรือการถดถอยโลจิสติก แต่ผู้ที่ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับมันและสำรวจสาขาต่าง ๆ ทั้งหมดของการเรียนรู้

ผู้ที่ไม่สะดวกในการเขียนโค้ด แต่ผู้ที่สนใจในการเรียนรู้ของเครื่องและต้องการนำไปใช้กับชุดข้อมูลได้อย่างง่ายดาย

นักเรียนทุกคนในวิทยาลัยที่ต้องการเริ่มต้นอาชีพด้าน Data Science

นักวิเคราะห์ข้อมูลใด ๆ ที่ต้องการเพิ่มระดับในการเรียนรู้ของเครื่อง

ทุกคนที่ไม่พอใจกับงานของพวกเขาและต้องการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

ทุกคนที่ต้องการสร้างมูลค่าเพิ่มให้กับธุรกิจของพวกเขาโดยใช้เครื่องมือการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพ