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

Açıklama

Ücretsiz tam udemy kursu.

Ne öğreneceksin

Python ve R'de Makine Öğreniminde Ustalaşın

Birçok Makine Öğrenimi modeli hakkında mükemmel bir sezgiye sahip olun

Doğru tahminler yapın

Güçlü bir analiz yapın

Sağlam Makine Öğrenimi modelleri oluşturun

İşletmenize güçlü katma değer yaratın

Makine Öğrenimini kişisel amaç için kullanın

Reinforcement Learning, NLP ve Deep Learning gibi belirli konuları ele alın

Boyut Azaltma gibi gelişmiş teknikleri kullanın

Her bir sorun türü için hangi Makine Öğrenimi modelini seçeceğinizi bilin

Güçlü Makine Öğrenimi modellerinden oluşan bir ordu oluşturun ve herhangi bir sorunu çözmek için bunları nasıl birleştireceğinizi öğrenin

Tanım

Makine Öğrenimi alanıyla ilgileniyor musunuz? O zaman bu kurs tam size göre!

Bu kurs, bilgilerimizi paylaşabilmemiz ve karmaşık teorileri, algoritmaları ve kodlama kitaplıklarını basit bir şekilde öğrenmenize yardımcı olabilmemiz için iki profesyonel Veri Bilimcisi tarafından tasarlanmıştır.

Size adım adım Makine Öğrenimi Dünyasında yol göstereceğiz. Her eğitimde, yeni beceriler geliştirecek ve Veri Biliminin bu zorlu ancak kazançlı alt alanı hakkındaki anlayışınızı geliştireceksiniz.

Bu kurs eğlenceli ve heyecan verici, ancak aynı zamanda Makine Öğreniminin derinliklerine dalıyoruz. Aşağıdaki şekilde yapılandırılmıştır:

Bölüm 1 - Veri Ön İşleme

Bölüm 2 - Regresyon: Basit Lineer Regresyon, Çoklu Lineer Regresyon, Polinom Regresyon, SVR, Karar Ağacı Regresyonu, Rastgele Orman Regresyonu

Bölüm 3 - Sınıflandırma: Lojistik Regresyon, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Karar Ağacı Sınıflandırması, Rastgele Orman Sınıflandırması

Bölüm 4 - Kümeleme: K-Ortalamalar, Hiyerarşik Kümeleme

Bölüm 5 - Birliktelik Kuralı Öğrenme: Apriori, Eclat

Bölüm 6 - Pekiştirmeli Öğrenme: Yüksek Güven Sınırı, Thompson Örneklemesi

Bölüm 7 - Doğal Dil İşleme: NLP için Kelime Torbası modeli ve algoritmaları

Bölüm 8 - Derin Öğrenme: Yapay Sinir Ağları, Evrişimli Sinir Ağları

Bölüm 9 - Boyutsallık Azaltma: PCA, LDA, Çekirdek PCA

Bölüm 10 - Model Seçimi ve Hızlandırma: k-kat Çapraz Doğrulama, Parametre Ayarlama, Izgara Arama, XGBoost

Ayrıca kurs, gerçek hayattan örneklere dayanan pratik alıştırmalarla doludur. Böylece sadece teoriyi öğrenmekle kalmayacak, aynı zamanda kendi modellerinizi oluşturmak için uygulamalı pratikler de alacaksınız.

Ve bir bonus olarak, bu kurs kendi projelerinizde indirip kullanabileceğiniz hem Python hem de R kodu şablonlarını içerir.

Bu kurs kimler içindir:

Makine Öğrenimi ile ilgilenen herkes.

Matematik alanında en az lise bilgisine sahip olan ve Makine Öğrenimi öğrenmeye başlamak isteyen öğrenciler.

Doğrusal regresyon veya lojistik regresyon gibi klasik algoritmalar da dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini bilen, ancak bu konuda daha fazla bilgi edinmek ve Makine Öğreniminin tüm farklı alanlarını keşfetmek isteyen herhangi bir orta düzey kişi.

Kodlama konusunda pek rahat olmayan ancak Makine Öğrenimi ile ilgilenen ve bunu veri setleri üzerinde kolayca uygulamak isteyen herkes.

Üniversitede Veri Bilimi alanında kariyer başlatmak isteyen tüm öğrenciler.

Makine Öğreniminde seviye atlamak isteyen tüm veri analistleri.

İşinden memnun olmayan ve Veri Bilimcisi olmak isteyen herkes.

Güçlü Makine Öğrenimi araçlarını kullanarak işlerine katma değer yaratmak isteyen herkes.