Машинне навчання та штучний інтелект (ШІ) є скрізь; якщо ви хочете знати, як такі компанії, як Google, Amazon і навіть Udemy, витягують значення та інсайти з величезних масивів даних, цей курс з науки про дані дасть вам необхідні основи. Фахівці з обробки даних працюють на одній з найбільш високооплачуваних посад із середньою зарплатою в 120 000 доларів за даними Glassdoor і Indeed. Це всього лише середній показник! І справа не тільки в грошах-це ще й цікава робота!Якщо у вас є певний досвід програмування або написання сценаріїв, цей курс навчить вас методам, які використовуються справжніми науковцями даних та практиками машинного навчання в індустрії високих технологій, і підготує вас до переходу на цей перспективний кар'єрний шлях.
Кожне поняття вводиться простою англійською мовою, уникаючи заплутаних математичних позначень і жаргону. Потім це демонструється за допомогою коду Python, з яким ви можете поекспериментувати та розробити, а також приміток, які ви можете зберегти для подальшого використання. У цьому курсі ви не знайдете академічного, глибоко математичного висвітлення цих алгоритмів-основна увага приділяється їх практичному розумінню та застосуванню. В кінці вам буде надано остаточний проект, щоб застосувати те, чого ви навчилися!
Відгук нашого слухача: відмінний курс. Точна і добре організована презентація. Повний курс наповнений безліччю не тільки теоретичних, а й практичних прикладів. Пан Рісабх досить люб'язний, щоб поділитися своїм практичним досвідом та актуальними проблемами, з якими стикаються науковці даних/інженери ML. Тема "етики глибокого навчання" - це справді золотий самородок, якого повинен дотримуватися кожен. Дякую вам, 1stmentor та Selfcode Academy за цей чудовий курс.
Для кого цей курс:
- Початківці розробники на Python, захоплені машинним навчанням і наукою про дані;
- Всім, хто цікавиться машинним навчанням;
- Учні, які мають принаймні середні шкільні знання з математики і які хочуть почати вивчати Машинне навчання; - Будь-які люди середнього рівня, які знають основи машинного навчання, включаючи класичні алгоритми, такі як лінійна регресія або логістична регресія, але які хочуть дізнатися більше про це та дослідити всі різні галузі машинного навчання; - Будь-які люди, які не дуже добре володіють програмуванням, але зацікавлені в машинному навчанні і хочуть легко застосувати його до наборів даних; - Будь-які студенти коледжу, які хочуть розпочати кар'єру в галузі науки про дані; - Будь-які аналітики даних, які хочуть підвищити свій рівень в машинному навчанні; - Будь-які люди, які хочуть створити додаткову цінність для свого бізнесу, використовуючи потужні інструменти машинного навчання.
- Освоїти Машинне навчання на Python;
- Провести потужний аналіз;
- Робити точні прогнози;
- Створювати надійні моделі машинного навчання;
- Використовувати машинне навчання в особистих цілях;
- Створіть армію потужних моделей машинного навчання та знайте, як поєднати їх для вирішення будь-якої проблеми; - Класифікувати дані за допомогою кластеризації k-засобів, векторних опорних машин (SVM), KNN, дерев рішень, наївного Байєса та PCA; - Очистіть ваші вхідні дані, щоб видалити викиди.
- Ніякого попереднього досвіду не потрібно, ви дізнаєтеся все, що необхідно. (Базові знання python, безумовно, збільшать ваші шанси на швидке навчання).
Об'єм: 8,04 Гб.
матеріал англійською мовою.
******
https://privatelink.de/?https://www.udemy.com/course/machine-learning-a-z-with-python-with-project-beginner/