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Sei interessato a conoscere a fondo il mondo del Machine Learning? Allora questo corso è pensato apposta per te!
Questo corso è stato progettato da Data Scientist professionisti per condividere le nostre conoscenze e aiutarti ad apprendere la teoria complessa, gli algoritmi e le librerie di programmazione in modo facile e semplice.
In esso ti guideremo passo dopo passo nel mondo del Machine Learning. Con ogni lezione svilupperai nuove abilità e migliorerai la tua conoscenza di questo sottoramo complicato e redditizio della scienza dei dati.
Questo corso è divertente e divertente ma allo stesso tempo una sfida perché abbiamo molto Machine Learning da imparare. Lo abbiamo strutturato come segue:
Parte 1 - Preelaborazione dei dati
Parte 2 - Regressione: regressione lineare semplice, regressione lineare multipla, regressione polinomiale, SVR, regressione dell'albero decisionale e regressione della foresta casuale
Parte 3 - Classificazione: Regressione logistica, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification e Random Forest Classification
Parte 4 - Clustering: K-Means, Clustering gerarchico
Parte 5 - Apprendimento per Regolamento Associativo: Apriori, Eclat
Parte 6 - Apprendimento per rinforzo: limite superiore di confidenza, campionamento Thompson
Parte 7 - Elaborazione del linguaggio naturale: modello Bag-of-words e algoritmi NLP
Parte 8 - Deep Learning: reti neurali artificiali e reti neurali convoluzionali
Parte 9 - Riduzione delle dimensioni: ACP, LDA, Kernel ACP
Parte 10 - Selezione del modello e potenziamento: convalida incrociata k-fold, regolazione dei parametri, ricerca della griglia, XGBoost
Inoltre, il corso è ricco di esercizi pratici basati su esempi di vita reale, così non solo imparerai la teoria, ma metterai in pratica anche i tuoi modelli con esempi guidati.
E come bonus, questo corso include tutto il codice in Python e R da scaricare e utilizzare nei tuoi progetti.
A chi è rivolto questo corso?
Tutti gli studenti interessati all'apprendimento automatico.
Studenti con un livello di matematica di scuola superiore che vogliono iniziare con l'apprendimento automatico.
Studenti di livello intermedio con una conoscenza di base del Machine Learning, inclusi i classici algoritmi di regressione lineare o logistica, ma che vogliono saperne di più ed esplorare i diversi campi del Machine Learning.
Studenti che non si sentono a proprio agio nella programmazione ma sono interessati all'apprendimento automatico e desiderano applicare le tecniche all'analisi dei set di dati.
Studenti universitari che vogliono entrare nel mondo della Data Science.
Qualsiasi analista di dati che desidera migliorare le proprie capacità di apprendimento automatico.
Persone che non sono soddisfatte del proprio lavoro e vogliono diventare Data Scientist.
Chiunque voglia aggiungere valore alla propria azienda con la potenza del Machine Learning.
Benvenuto nel corso di Machine Learning
-------------------- Parte 1: Pre-elaborazione dei dati --------------------
-------------------- Parte 2: Regressione --------------------
Regressione lineare semplice
Regressione lineare multipla
Regressione polinomiale
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Professore universitario, UCI, Data Scientist e Game Designer
Esperto in argomenti relativi all'INFORMATICA
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Salve, come posso aiutarla? Sei interessato ad un corso? Su quale argomento?
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