آموزش یادگیری عمیق: شبکه های عصبی و اکتشافی با R

Deep Learning: Neural Networks and Heuristics with R

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
توضیحات دوره: با اطمینان مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را با استفاده از R برای حل مشکلات کسب‌وکار بسازید. یاد بگیرید چگونه مشکل زندگی واقعی را با استفاده از تکنیک‌های یادگیری عمیق حل کنید یادگیری مدل‌های یادگیری عمیق مانند رگرسیون، شنیداری و غیره درک اصول اولیه آمار و مفاهیم یادگیری عمیق چگونه انجام دهیم. عملیات آماری اولیه و اجرای مدل‌های ML در R پیش نیازها: افرادی که مایل به تسلط بر محیط استودیو تحقیق و تحقیق برای علم داده هستند هر کسی که قبلاً در معرض مفاهیم رایج یادگیری ماشینی مانند یادگیری نظارت شده است

این دوره جنبه های اصلی شبکه های عصبی و یادگیری عمیق را پوشش می دهد. اگر این دوره را می گذرانید، می توانید از گذراندن دوره های دیگر یا خرید کتاب های علوم داده مبتنی بر R صرف نظر کنید. در این عصر داده های بزرگ، شرکت ها در سراسر جهان از R برای بررسی بهمن اطلاعاتی که در اختیار دارند استفاده می کنند. با مهارت در شبکه های عصبی و یادگیری عمیق در R، می توانید به شرکت خود مزیت رقابتی بدهید و حرفه خود را به سطح بعدی ارتقا دهید.

شما به دنبال یک دوره کامل یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق هستید که می‌تواند به شما کمک کند در زمینه یادگیری عمیق شغلی شکوفا کنید، درست است؟ شما دوره یادگیری عمیق مناسب را پیدا کرده اید! پس از اتمام این دوره شما قادر خواهید بود:

  • با استفاده از R برای حل مشکلات کسب و کار و ایجاد استراتژی کسب و کار، مدل‌های یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را با اطمینان بسازید

  • یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، R، سوالات مصاحبه مرتبط را پاسخ دهید

  • شرکت و اجرا در آنالیز داده های آنلاین و مسابقات علوم داده مانند مسابقات Kaggle

  • بیاموزید که چگونه مشکل زندگی واقعی را با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق حل کنید

  • مدل های یادگیری عمیق مانند رگرسیون، شنیداری و غیره

  • آشنایی با مبانی آمار و مفاهیم یادگیری عمیق

  • نحوه انجام عملیات آماری پایه و اجرای مدل های ML در R

  • دانش عمیق جمع آوری داده ها و پیش پردازش داده ها برای مشکل یادگیری ماشین

  • نحوه تبدیل مشکل کسب و کار به مشکل یادگیری ماشینی


سرفصل ها و درس ها

یادگیری عمیق: شبکه های عصبی با R Deep Learning: Neural Networks With R

  • بررسی مجموعه داده Reviewing Dataset

  • ایجاد Dataframe Creating Dataframes

  • تولید خروجی Generating Output

  • در حال اجرا کد شبکه عصبی Running Neural Network Code

  • وارد کردن مجموعه داده Importing Dataset

  • نمودارهای شبکه عصبی برای لایه پنهان 1 Neural Network Plots for Hidden Layer 1

  • نحو و دستورات برای MLP Syntax and Commands for MLP

  • اجرای کد Running the Code

  • تست برای Dataframes Testing for Dataframes

  • پیش بینی نتایج Predict Results

  • ایجاد پوشه R Creating R Folder

  • تولید نمودار خروجی Generating Output Plot

  • آزمایش و پیش بینی خروجی ها Testing and Predicting the Outputs

یادگیری عمیق: اکتشافی با استفاده از R Deep Learning: Heuristics Using R

  • مطالب دوره Course Contents

  • ایجاد Dataframe Creating Dataframes

  • تولید توصیفی Generating Descriptive

  • تولید توصیفی ادامه دارد Generating Descriptive Continued

  • تنظیم دایرکتوری و محیط Setting Directory and Environment

  • تخصیص متغیرها Assigning Variables

  • نحو و فرمان قسمت 1 Syntax and Command Part 1

  • نحو و فرمان قسمت 2 Syntax and Command Part 2

  • نحو و فرمان قسمت 3 Syntax and Command Part 3

  • تنظیم دایرکتوری و محیط زیست-ارزهای رمزنگاری شده Setting Directory and Environment-Cryptocurrencies

  • تکنیک های اسپیرمن Spearman Techniques

  • تولید نمودارهای خطی Generating Line Graphs

  • تولید پلات های پراکندگی Generating Scatter Plots

  • تولید پلات های پراکندگی چندگانه Generating Multiple Scatter Plots

  • درک نظریه مدلسازی رگرسیون Understanding Regression Modeling Theory

  • پیاده سازی مدلسازی رگرسیون خطی Implementing Linear Regression Modeling

  • نحو و دستورات Syntax and Commands

  • تولید قطعه های پراکنده-بخش انرژی Generating Scatter Plots-Energy Sector

  • پلات های پراکندگی چندگانه Multiple Scatter Plots

  • ایجاد چارچوب های داده-بازارهای مالی Creating Dataframes-Financial Markets

  • درک چندگانه Understanding Multiple

  • پیاده سازی مدل رگرسیون چندگانه در R Implementing Multiple Regression Model in R

  • طرح و رسم خط تناسب Plot and Draw Line of Fit

  • نمودارهای پراکندگی چندگانه در یک قاب گرافیکی Multiple Scatter Plots in a Graphical Frame

نمایش نظرات

نظری ارسال نشده است.

آموزش یادگیری عمیق: شبکه های عصبی و اکتشافی با R
خرید اشتراک و دانلود خرید تکی و دانلود | 160,000 تومان (5 روز مهلت دانلود) زمان تقریبی آماده سازی لینک دانلود این دوره آموزشی حدود 5 تا 24 ساعت می باشد.
جزییات دوره
6 hours
37
Udemy (یودمی) udemy-small
26 دی 1402 (آخرین آپدیت رو دریافت می‌کنید، حتی اگر این تاریخ بروز نباشد.)
3,353
از 5
ندارد
دارد
دارد
EDU CBA

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

EDU CBA EDU CBA

مهارت های دنیای واقعی را بصورت آنلاین بیاموزید EDUCBA یک ارائه دهنده جهانی آموزش مبتنی بر مهارت است که نیازهای اعضا را در بیش از 100 کشور برطرف می کند. ما بزرگترین شرکت فناوری پیشرفته در آسیا با نمونه کارهای 5498+ دوره آنلاین ، 205+ مسیر یادگیری ، 150+ برنامه شغل محور (JOPs) و 50+ بسته دوره حرفه ای شغلی هستیم که توسط متخصصان برجسته صنعت آماده شده است. برنامه های آموزشی ما برنامه های مبتنی بر مهارت شغلی است که توسط صنعت در سراسر امور مالی ، فناوری ، تجارت ، طراحی ، داده و فناوری جدید و آینده مورد نیاز صنعت است.

Udemy (یودمی)

یودمی یکی از بزرگ‌ترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین است که به میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان امکان دسترسی به دوره‌های متنوع و کاربردی را فراهم می‌کند. این پلتفرم امکان آموزش در زمینه‌های مختلف از فناوری اطلاعات و برنامه‌نویسی گرفته تا زبان‌های خارجی، مدیریت، و هنر را به کاربران ارائه می‌دهد. با استفاده از یودمی، کاربران می‌توانند به صورت انعطاف‌پذیر و بهینه، مهارت‌های جدیدی را یاد بگیرند و خود را برای بازار کار آماده کنند.

یکی از ویژگی‌های برجسته یودمی، کیفیت بالای دوره‌ها و حضور استادان مجرب و با تجربه در هر حوزه است. این امر به کاربران اعتماد می‌دهد که در حال دریافت آموزش از منابع قابل اعتماد و معتبر هستند و می‌توانند به بهترین شکل ممکن از آموزش‌ها بهره ببرند. به طور خلاصه، یودمی به عنوان یکی از معتبرترین و موثرترین پلتفرم‌های آموزشی آنلاین، به افراد امکان می‌دهد تا به راحتی و با کیفیت، مهارت‌های مورد نیاز خود را ارتقا دهند و به دنبال رشد و پیشرفت شغلی خود باشند.