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

Düşündiriş

Mugt udemy kursy.

Öwrenjek zadyňyz

Python & R-de ussat maşyn öwrenmek

“Machine Learning” modelleriniň köpüsine göz ýetiriň

Takyk çaklamalary ediň

Güýçli derňew geçiriň

Maşyn öwrenmek üçin ygtybarly modelleri düzüň

Işiňiz üçin güýçli goşmaça baha dörediň

Maşyn öwrenmegi şahsy maksat bilen ulanyň

Güýçlendirmek okuwy, NLP we çuňňur öwreniş ýaly aýratyn mowzuklary dolandyryň

Ölçegini azaltmak ýaly ösen usullary dolandyryň

Meseläniň her görnüşi üçin haýsy Machine Learning modelini saýlamalydygyny biliň

Güýçli “Machine Learning” modelleriniň goşunyny dörediň we islendik meseläni çözmek üçin olary nädip birleşdirmelidigini biliň

Düşündiriş

Maşyn öwrenmek pudagy bilen gyzyklanýarsyňyzmy? Onda bu okuw siziň üçin!

Bu kurs, bilimlerimizi paýlaşmak we çylşyrymly teoriýany, algoritmleri we kodlaşdyrma kitaphanalaryny ýönekeý usulda öwrenmäge kömek etmek üçin iki hünärmen Maglumat alymy tarapyndan döredildi.

Maşyn öwreniş dünýäsine ädimme-ädim bararys. Her okuw usuly bilen täze başarnyklary ösdürersiňiz we Maglumat ylmynyň bu kyn, ýöne girdejili kiçi ugruna düşünişiňizi ösdürersiňiz.

Bu okuw gyzykly we tolgundyryjy, ýöne şol bir wagtyň özünde Machine Learning-ä çuňňur çemeleşýäris. Ol aşakdaky görnüşde gurlupdyr:

1-nji bölüm - Maglumatlary gaýtadan işlemek

2-nji bölüm - regressiýa: pleönekeý çyzykly regressiýa, köp çyzykly regressiýa, köp aýally regressiýa, SVR, karar agajynyň regressiýasy, tötänleýin tokaý regressiýasy

3-nji bölüm - Klassifikasiýa: Logistik regressiýa, K-NN, SVM, ýadro SVM, Naive Baýes, Karar agajynyň klassifikasiýasy, tötänleýin tokaý klassifikasiýasy

4-nji bölüm - Toplum: K-manylar, iýerarhiki toparlanyşyk

5-nji bölüm - Assosiasiýa düzgünini öwrenmek: Apriori, Eclat

6-njy bölüm - Güýçlendirmek okuwy: Confidenceokarky ynam çäkleri, Tompson nusgasy

7-nji bölüm - Tebigy dilleri gaýtadan işlemek: NLP üçin sözleriň modeli we algoritmleri

8-nji bölüm - Çuňňur öwrenmek: Emeli nerw ulgamlary, konwolýusiýa nerw ulgamlary

9-njy bölüm - Ölçegiň peselmegi: PCA, LDA, ýadro PCA

10-njy bölüm - Model saýlamak we güýçlendirmek: k-esse kesiş barlagy, parametrleri düzmek, gözenegiň gözlegi, XGBoost

Mundan başga-da, okuw hakyky durmuşdaky mysallara esaslanýan amaly maşklar bilen dolduryldy. Şeýlelik bilen diňe bir teoriýany öwrenmek bilen çäklenmän, öz modelleriňizi gurmak boýunça birneme tejribe alarsyňyz.

Bonus hökmünde bu kursda Python we R kod şablonlary hem bar, olary öz taslamalaryňyzda göçürip alyp bilersiňiz.

Bu kurs kim üçin:

Maşyn öwrenmek bilen gyzyklanýanlar.

Iň bolmanda orta mekdepde matematika bilimi bolan we Machine Learning öwrenip başlamak isleýän talyplar.

Maşyn öwrenmegiň esaslaryny bilýän, şol sanda çyzykly regressiýa ýa-da logistik regressiýa ýaly nusgawy algoritmleri bilýän, ýöne bu hakda has giňişleýin öwrenmek we Machine Learning-iň dürli ugurlaryny öwrenmek isleýän islendik orta derejeli adamlar.

Kodlaşdyrmak bilen beýle amatly däl, ýöne “Machine Learning” bilen gyzyklanýan we maglumat bazalarynda aňsatlyk bilen ulanmak isleýän islendik adam.

Maglumat ylymlarynda hünäri başlamak isleýän kollejdäki islendik talyp.

“Machine Learning” -e çykmak isleýän islendik maglumat analitigi.

Işinden kanagatlanmaýan we Maglumat alymy bolmak isleýän islendik adam.

Güýçli “Machine Learning” gurallaryny ulanyp, öz işine goşmaça baha döretmek isleýän islendik adam.