Machine Learning AZ: Praktisches Python und R in Data Science – MOOC – Udemy Verifizierter Eintrag

Interessieren Sie sich für den Bereich maschinelles Lernen? 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 vertiefen wir uns in maschinelles Lernen.

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 – Lernen durch Verstärkung: Obere Vertrauensgrenze, Thompson-Sampling Teil 7 – Natural Language Processing: Bag-of-Words Model Algorithms for NLP Part 8 – Deep Learning: Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks Part 9 – Dimensionality Reduction: PCA, LDA, Core PC Part 10 – Model Selection and Strengthening: k-fold cross -Validierung, Parameter-Tuning, Grid-Suche, XGBoost Auch die cu rso ist vollgepackt mit praktischen Übungen, die auf realen Beispielen basieren.

So lernst du nicht nur die Theorie, sondern bekommst auch etwas Übung beim Bau deiner eigenen Modelle.

Und als Bonus enthält dieser Kurs Python- und Rcode-Vorlagen, die Sie herunterladen und in Ihren eigenen Projekten verwenden können.

Wichtige Aktualisierungen (Juni 2020): ALLE AKTUELLEN CODES FÜR EEP-LERNEN, KODIERT AUF TENSORFLOW .0 TOP GRADIENT BOOSTING MODELS, EINSCHLIESSLICH XGBOOST UND SOGAR CATBOOST.