Scopri come creare algoritmi di machine learning in Python e R con due esperti di data science. Modelli di codice inclusi.
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FINISCE IN:
Se desideri formarti nel campo dell'apprendimento automatico, allora questo corso fa per te
Questo corso è stato progettato da due data scientist professionisti che condividono le loro conoscenze ed esperienze per aiutarti ad apprendere teorie complesse, algoritmi e librerie di codifica in modo semplice.
Parole dell'istruttore
Ti guideremo passo dopo passo nel mondo del machine learning. Con ogni tutorial, svilupperai nuove abilità e migliorerai la tua comprensione di questo sottocampo impegnativo ma redditizio della scienza dei dati. Questo corso è divertente ed eccitante, ma allo stesso tempo approfondiamo l'apprendimento automatico.
Il corso è strutturato come segue:
- Parte 1 – Preelaborazione dei dati
- Parte 2 – Regressione: regressione lineare semplice, regressione lineare multipla, regressione polinomiale, SVR, regressione dell'albero decisionale, regressione della foresta casuale
- Parte 3 – Classificazione: Regressione logistica, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification
- Parte 4 – Clustering: K-mean, clustering gerarchico
- Parte 5 – Regole dell'associazione di apprendimento: Apriori, Eclat
- Parte 6 – Apprendimento per rinforzo: limite di confidenza superiore, campionamento Thompson
- Parte 7 – Elaborazione del linguaggio naturale: algoritmi modello Bag-of-Words per NLP
- Parte 8 – Deep learning: reti neurali artificiali, reti neurali convoluzionali
- Parte 9 – Riduzione dimensionale: PCA, LDA, core PC
- Parte 10 – Selezione e potenziamento del modello: convalida incrociata k-fold, regolazione dei parametri, ricerca della griglia, XGBoost
Inoltre, questo corso di scienza dei dati è ricco di esercizi pratici basati su esempi di vita reale.
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Non solo imparerai la teoria, ma farai anche pratica costruendo i tuoi modelli.
E come bonus, questo corso include modelli Python e Rcode che puoi scaricare e utilizzare nei tuoi progetti.
Aggiornamenti importanti (giugno 2020): CODICI TUTTO AGGIORNATO EEP LEARNING CODIFICATO SUI MODELLI TENSORFLOW .0 TOP GRADIENT BOOSTING, COMPRESI XGBOOST E ANCHE CATBOOST.
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