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

La description

Cours udemy complet gratuit.

Ce que vous apprendrez

Maîtriser l'apprentissage automatique sur Python et R

Avoir une grande intuition de nombreux modèles d'apprentissage automatique

Faire des prédictions précises

Faire une analyse puissante

Créez des modèles de Machine Learning robustes

Créez une forte valeur ajoutée pour votre entreprise

Utiliser l'apprentissage automatique à des fins personnelles

Traiter des sujets spécifiques tels que l'apprentissage par renforcement, la PNL et l'apprentissage en profondeur

Gérer des techniques avancées telles que la réduction de la dimensionnalité

Savoir quel modèle de Machine Learning choisir pour chaque type de problème

Construisez une armée de puissants modèles d'apprentissage automatique et sachez comment les combiner pour résoudre n'importe quel problème

La description

Intéressé par le domaine du Machine Learning ? Alors ce cours est fait pour vous !

Ce cours a été conçu par deux Data Scientists professionnels afin que nous puissions partager nos connaissances et vous aider à apprendre des théories complexes, des algorithmes et des bibliothèques de codage de manière simple.

Nous vous guiderons pas à pas dans le monde de l'apprentissage automatique. Avec chaque tutoriel, vous développerez de nouvelles compétences et améliorerez votre compréhension de ce sous-domaine difficile mais lucratif de la science des données.

Ce cours est amusant et passionnant, mais en même temps, nous plongeons profondément dans l'apprentissage automatique. Il est structuré de la manière suivante :

Partie 1 - Prétraitement des données

Partie 2 - Régression : régression linéaire simple, régression linéaire multiple, régression polynomiale, SVR, régression d'arbre de décision, régression de forêt aléatoire

Partie 3 - Classification : Régression logistique, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Classification par arbre de décision, Classification aléatoire des forêts

Partie 4 - Clustering : K-Means, clustering hiérarchique

Partie 5 - Apprentissage des règles d'association : Apriori, Eclat

Partie 6 - Apprentissage par renforcement : limite de confiance supérieure, échantillonnage de Thompson

Partie 7 - Traitement du langage naturel : modèle de sac de mots et algorithmes pour le TAL

Partie 8 - Apprentissage en profondeur : réseaux de neurones artificiels, réseaux de neurones convolutifs

Partie 9 - Réduction de la dimensionnalité : PCA, LDA, Kernel PCA

Partie 10 - Sélection de modèle et boost : validation croisée k-fold, réglage des paramètres, recherche de grille, XGBoost

De plus, le cours est rempli d'exercices pratiques basés sur des exemples concrets. Ainsi, non seulement vous apprendrez la théorie, mais vous obtiendrez également des exercices pratiques pour créer vos propres modèles.

Et en prime, ce cours comprend à la fois des modèles de code Python et R que vous pouvez télécharger et utiliser sur vos propres projets.

A qui s'adresse ce cours :

Toute personne intéressée par le Machine Learning.

Les étudiants qui ont au moins des connaissances de niveau secondaire en mathématiques et qui veulent commencer à apprendre l'apprentissage automatique.

Toute personne de niveau intermédiaire qui connaît les bases du Machine Learning, y compris les algorithmes classiques comme la régression linéaire ou la régression logistique, mais qui souhaite en savoir plus et explorer tous les différents domaines du Machine Learning.

Toute personne qui n'est pas à l'aise avec le codage mais qui s'intéresse au Machine Learning et souhaite l'appliquer facilement sur des ensembles de données.

Tous les étudiants du collège qui souhaitent démarrer une carrière en science des données.

Tous les analystes de données qui souhaitent passer au niveau supérieur en Machine Learning.

Toute personne qui n'est pas satisfaite de son travail et qui souhaite devenir Data Scientist.

Toute personne qui souhaite créer de la valeur ajoutée pour son entreprise en utilisant de puissants outils d'apprentissage automatique.