Erfahren Sie von zwei Data-Science-Experten, wie Sie Algorithmen für maschinelles Lernen in Python und R erstellen. Codevorlagen enthalten.
AUSWAHL
KURS ZUR FÖRDERUNG VON UDEMY
Dieser Kurs wurde durch die Zufriedenheit von Tausenden von früheren Studenten empfohlen
Udemy ist eine der relevantesten E-Learning-Plattformen weltweit für das Training digitaler Fähigkeiten und anderer Arten von persönlichen Wachstumsinteressen. Millionen von Menschen studieren Tausende von Kursen von überall auf der Welt. AulaPro wählt die besten Kurse von verschiedenen Plattformen wie Udemy und anderen aus, damit unsere Besucher den für ihre Bedürfnisse am besten geeigneten Kurs auswählen können, mit der Gewissheit, den Besten unter den Besten ausgewählt zu haben.
Udemy-Kurse werden weltweit von Experten auf ihrem Gebiet entwickelt. Die Kurse, die Sie in dieser Auswahl von AulaPro finden, haben die Bewertung von Zehntausenden von Studenten übertroffen, manchmal Hunderttausende, mit einer durchschnittlichen Bewertung von mehr als 4.5 von 5, also ist es wirklich eine großartige Option, und noch viel mehr, wenn Sie einen Rabatt auf den normalen Wert des Kurses erhalten können.
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ENDET IN:
Wenn Sie sich im Bereich maschinelles Lernen weiterbilden möchten, dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Sie
Dieser Kurs wurde von zwei professionellen Datenwissenschaftlern entwickelt, die ihr Wissen und ihre Erfahrung teilen, um Ihnen dabei zu helfen, komplexe Theorien, Algorithmen und Codierungsbibliotheken auf einfache Weise zu erlernen.
Worte des Lehrers
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.
Der Kurs 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 – Lernassoziationsregeln: Apriori, Eclat
- Teil 6 – Reinforcement Learning: Obere Konfidenzgrenze, Thompson-Sampling
- Teil 7 – Verarbeitung natürlicher Sprache: Bag-of-Words-Modellalgorithmen für NLP
- Teil 8 – Deep Learning: künstliche neuronale Netze, Convolutional Neural Networks
- Teil 9 – Dimensionsreduktion: PCA, LDA, Kern-PC
- Teil 10 – Modellauswahl und Boosting: k-fache Kreuzvalidierung, Parameter-Tuning, Gittersuche, XGBoost
Darüber hinaus ist dieser Data-Science-Kurs vollgepackt mit praktischen Übungen, die auf realen Beispielen basieren.
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Sie werden nicht nur die Theorie lernen, sondern auch etwas Übung beim Bau Ihrer eigenen Modelle bekommen.
Und als Bonus enthält dieser Kurs Python- und Rcode-Vorlagen, die Sie herunterladen und in Ihren eigenen Projekten verwenden können.
Wichtige Updates (Juni 2020): CODES ALLES AKTUELLES EEP LEARNING CODES AUF TENSORFLOW .0 TOP GRADIENT BOOSTING MODELLE, EINSCHLIESSLICH XGBOOST UND SOGAR CATBOOST.
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