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

Beschreibung

Vollständiger udemy-Kurs kostenlos.

Was du lernen wirst

Meistern Sie maschinelles Lernen auf Python & R

Haben Sie eine großartige Intuition für viele Modelle des maschinellen Lernens

Machen Sie genaue Vorhersagen

Machen Sie eine aussagekräftige Analyse

Erstellen Sie robuste Modelle für maschinelles Lernen

Schaffen Sie einen starken Mehrwert für Ihr Unternehmen

Verwenden Sie maschinelles Lernen für persönliche Zwecke

Behandeln Sie spezifische Themen wie Reinforcement Learning, NLP und Deep Learning

Umgang mit fortgeschrittenen Techniken wie Dimensionsreduktion

Informieren Sie sich, welches Machine Learning-Modell Sie für jeden Problemtyp auswählen sollten

Bauen Sie eine Armee leistungsstarker Modelle für maschinelles Lernen auf und wissen Sie, wie Sie sie kombinieren können, um jedes Problem zu lösen

Beschreibung

Sie interessieren sich für den Bereich Machine Learning? Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie!

Dieser Kurs wurde von zwei professionellen Datenwissenschaftlern entwickelt, damit wir unser Wissen teilen und Ihnen helfen können, komplexe Theorien, Algorithmen und Codierungsbibliotheken auf einfache Weise zu erlernen.

Wir führen Sie Schritt für Schritt in die Welt des maschinellen Lernens. Mit jedem Tutorial entwickeln Sie neue Fähigkeiten und verbessern Ihr Verständnis dieses herausfordernden, aber lukrativen Teilgebiets der Datenwissenschaft.

Dieser Kurs macht Spaß und ist spannend, aber gleichzeitig tauchen wir tief in das maschinelle Lernen ein. Es ist wie folgt aufgebaut:

Teil 1 - Datenvorverarbeitung

Teil 2 – Regression: Einfache lineare Regression, multiple lineare Regression, polynomiale Regression, SVR, Entscheidungsbaum-Regression, Random-Forest-Regression

Teil 3 – Klassifizierung: Logistische Regression, K-NN, SVM, Kernel-SVM, Naive Bayes, Entscheidungsbaum-Klassifizierung, Random-Forest-Klassifizierung

Teil 4 – Clustering: K-Means, hierarchisches Clustering

Teil 5 - Lernen von Assoziationsregeln: Apriori, Eclat

Teil 6 – Reinforcement Learning: Upper Confidence Bound, Thompson Sampling

Teil 7 – Verarbeitung natürlicher Sprache: Bag-of-Words-Modell und Algorithmen für NLP

Teil 8 - Deep Learning: Künstliche neuronale Netze, Convolutional Neural Networks

Teil 9 – Dimensionsreduktion: PCA, LDA, Kernel PCA

Teil 10 – Modellauswahl & Boosting: k-fache Kreuzvalidierung, Parameter-Tuning, Grid-Suche, XGBoost

Darüber hinaus ist der Kurs vollgepackt mit praktischen Übungen, die auf realen Beispielen basieren. Sie lernen also nicht nur die Theorie, sondern erhalten auch praktische Übungen zum Erstellen Ihrer eigenen Modelle.

Und als Bonus enthält dieser Kurs sowohl Python- als auch R-Code-Vorlagen, die Sie herunterladen und für Ihre eigenen Projekte verwenden können.

Für wen ist dieser Kurs:

Alle, die sich für maschinelles Lernen interessieren.

Schüler, die mindestens Abiturkenntnisse in Mathematik haben und mit dem Erlernen des maschinellen Lernens beginnen möchten.

Alle Personen auf mittlerem Niveau, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression, aber mehr darüber erfahren und alle verschiedenen Bereiche des maschinellen Lernens erkunden möchten.

Alle Personen, die mit dem Programmieren nicht so vertraut sind, sich aber für maschinelles Lernen interessieren und es einfach auf Datensätze anwenden möchten.

Alle Studenten am College, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.

Alle Datenanalysten, die im maschinellen Lernen aufsteigen möchten.

Alle Menschen, die mit ihrem Job nicht zufrieden sind und Data Scientist werden wollen.

Alle Personen, die durch den Einsatz leistungsstarker Tools für maschinelles Lernen einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen möchten.