به دوره جامع یادگیری ماشین و علم داده برای همه خوش آمدید! این دوره برای کسانی طراحی شده است که تازه وارد این رشته شده اند، همچنین مهندسان یادگیری ماشین و دانشمندان داده که به دنبال ارتقای مهارت های خود هستند یا دانش آموزان یا حرفه هایی که می خواهند به سرعت در این زمینه انتقال پیدا کنند.
در این دوره، ما به مجموعه وسیعی از موضوعات ضروری می پردازیم:
تحلیل ماتریس سردرگمی: عملکرد مدل یادگیری ماشین خود را درک کنید و دقت آن را بهبود بخشید.
انواع تجزیه و تحلیل داده ها: انواع مختلف تجزیه و تحلیل داده ها و نحوه استفاده از آنها برای پیش بینی های موثر را بیاموزید.
رگرسیون خطی ساده: تفاوت بین یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را کشف کنید و مفهوم بهترین تناسب، بدترین خطوط و شیب ها را درک کنید.
انواع مختلف یادگیری ماشین محدودیتها و مزایای آنها را مدلسازی میکند و از کجا استفاده میکند و کاربردهای آنها را نشان میدهد
طبقهبندی: تکنیکهای مسلط مانند رگرسیون لجستیک، خلأهای ساده، خوشهبندی و LDA عددی. معیارهای فاصله و مقیاسکنندهها را در ماتریسها درک کنید.
Exact Naive Bayes Classifier: درباره الگوریتمهای احتمال، پیشبینی و K-نزدیکترین همسایهها بیاموزید. فواصل اقلیدسی، منهتن و ماهالانوبیس را با مثال های عددی درک کنید.
تناسب بیش از حد: در مورد K-fold، توقف زودهنگام، هرس، درختان تصمیم گیری، منظم سازی، و مبادله بایاس-واریانس و موارد دیگر اطلاعات کسب کنید.
هر مبحث به صورت عمیق همراه با تمرین های عددی و مثال هایی برای تقویت درک شما پوشش داده می شود. در پایان این دوره، شما یک پایه محکم در یادگیری ماشین و علم داده خواهید داشت و در راه تبدیل شدن به یک متخصص در این زمینه هستید.
چه مبتدی در علم داده و یادگیری ماشین باشید، چه یک حرفه ای با تجربه که به دنبال ارتقاء سطح هستید، این دوره چیزی برای همه دارد که مهندس تجزیه و تحلیل علم داده یا حرفه ای یادگیری ماشین و غیره شوند. در این سفر هیجان انگیز به ما بپیوندید. و اولین قدم را به سوی آینده ای تاثیرگذارتر در علم داده و یادگیری ماشین بردارید!
اکنون ثبت نام کنید و بیایید شروع کنیم!
گواهی گواهی پایتون گوگل | Google Chrome Extension DevHello World ..... من فردی با انگیزه خودم هستم و توانایی رشد خودم و دیگران را دارم. رشته تخصصی من علوم داده و یادگیری ماشین است. من تجربه تجزیه و تحلیل پیش بینی های ساخت داده را دارم با استفاده از پایتون و R من همچنین می خواهم ابر را یاد بگیرم تا پروژه هایم را در آنجا مستقر کنم. و اگر مطالب و مستندات منحصر به فرد را دوست دارید می توانید امتیاز و بازخورد خود را ارائه دهید. و برای پشتیبانی مالی: هندی ها می توانند در upi id- k.rajmani@paytm مشارکت کنند
نمایش نظرات