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

Omschrijving

Volledige udemy-cursus gratis.

Wat je gaat leren

Master Machine Learning op Python & R

Heb een geweldige intuïtie van veel Machine Learning-modellen

Maak nauwkeurige voorspellingen

Maak een krachtige analyse

Maak robuuste Machine Learning-modellen

Creëer een sterke toegevoegde waarde voor uw bedrijf

Machine Learning gebruiken voor persoonlijke doeleinden

Behandel specifieke onderwerpen zoals Reinforcement Learning, NLP en Deep Learning

Gebruik geavanceerde technieken zoals Dimensionaliteitsreductie

Weet welk Machine Learning-model u moet kiezen voor elk type probleem

Bouw een leger van krachtige Machine Learning-modellen en weet hoe je ze kunt combineren om elk probleem op te lossen

Beschrijving

Geïnteresseerd in het vakgebied Machine Learning? Dan is deze cursus iets voor jou!

Deze cursus is ontworpen door twee professionele datawetenschappers, zodat we onze kennis kunnen delen en u op een eenvoudige manier kunnen helpen bij het leren van complexe theorie, algoritmen en codeerbibliotheken.

We nemen je stap voor stap mee in de wereld van Machine Learning. Met elke tutorial ontwikkel je nieuwe vaardigheden en verbeter je je begrip van dit uitdagende maar lucratieve subveld van Data Science.

Deze cursus is leuk en spannend, maar tegelijkertijd duiken we diep in Machine Learning. Het is op de volgende manier gestructureerd:

Deel 1 - Gegevensvoorverwerking

Deel 2 - Regressie: eenvoudige lineaire regressie, meervoudige lineaire regressie, polynomiale regressie, SVR, beslisboomregressie, willekeurige bosregressie

Deel 3 - Classificatie: logistieke regressie, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, beslissingsboomclassificatie, willekeurige bosclassificatie

Deel 4 - Clustering: K-means, hiërarchische clustering

Deel 5 - Leren van associatieregels: Apriori, Eclat

Deel 6 - Versterking leren: hoger vertrouwen gebonden, Thompson Sampling

Deel 7 - Natuurlijke taalverwerking: bag-of-words-model en algoritmen voor NLP

Deel 8 - Diep leren: kunstmatige neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken

Deel 9 - Dimensionaliteitsreductie: PCA, LDA, Kernel PCA

Deel 10 - Modelselectie en boosting: k-voudige kruisvalidatie, parameterafstemming, raster zoeken, XGBoost

Bovendien zit de cursus boordevol praktische oefeningen die gebaseerd zijn op praktijkvoorbeelden. Je leert dus niet alleen de theorie, maar je krijgt ook wat praktische oefening om je eigen modellen te bouwen.

En als bonus bevat deze cursus zowel Python- als R-codesjablonen die u kunt downloaden en gebruiken voor uw eigen projecten.

Voor wie is deze cursus bedoeld:

Iedereen die geïnteresseerd is in machine learning.

Studenten die minimaal middelbare school kennis hebben van wiskunde en die Machine Learning willen leren.

Mensen met een gemiddeld niveau die de basis van machine learning kennen, inclusief de klassieke algoritmen zoals lineaire regressie of logistische regressie, maar die er meer over willen leren en alle verschillende gebieden van Machine Learning willen verkennen.

Alle mensen die niet zo vertrouwd zijn met coderen, maar geïnteresseerd zijn in Machine Learning en dit gemakkelijk willen toepassen op datasets.

Alle studenten op de universiteit die een carrière in Data Science willen beginnen.

Alle data-analisten die een hoger niveau willen bereiken in Machine Learning.

Alle mensen die niet tevreden zijn met hun baan en Data Scientist willen worden.

Alle mensen die toegevoegde waarde willen creëren voor hun bedrijf door krachtige Machine Learning-tools te gebruiken.