XGBoost برنده ترین روش یادگیری ماشین نظارت شده در مدل سازی رقابتی در مجموعه داده های ساختاری است. این دوره اصول XGBoost ، از جمله نحو اساسی ، توابع و پیاده سازی مدل را در دنیای واقعی به شما می آموزد.
مقیاس پذیری یکی از بزرگترین چالش های علم داده است. بیاموزید که چگونه داده ها را ارزیابی کنید ، الگوریتم های مناسب را انتخاب کنید و مدل سازی پیش بینی را در مقیاس انجام دهید.
یادگیری ماشینی یک زمینه در حال رشد سریع است که ابزارهایی را برای به دست آوردن بینش عمیق تر از داده های خود در اختیار شما قرار می دهد. با استفاده از استودیوی یادگیری ماشین Microsoft Azure، ایجاد، ارزیابی و آموزش مدلهای یادگیری ماشینی پیشبینیکننده را خواهید آموخت.
یادگیری ماشینی یک زمینه در حال رشد سریع است که ابزارهایی را برای به دست آوردن بینش عمیق تر از داده های خود در اختیار شما قرار می دهد. با استفاده از استودیوی یادگیری ماشین Microsoft Azure، ایجاد، ارزیابی و آموزش مدلهای یادگیری ماشینی پیشبینیکننده را خواهید آموخت.
BigQuery ML در Google Cloud Platform با اجازه دادن به تحلیلگران و مهندسان داده برای ساخت و استفاده از مدل های یادگیری ماشین مستقیماً از SQL بدون استفاده از زبان برنامه نویسی سطح بالاتر ، یادگیری ماشین را دموکراتیک می کند.
یک نمونه کار از 12 پروژه یادگیری ماشینی با پایتون، SVM، رگرسیون، یادگیری ماشینی بدون نظارت و موارد دیگر بسازید!
بیاموزید که چگونه با Google Cloud Platform راه حل های یادگیری ماشین را طراحی کنید. سرویس هایی مانند AutoML ، CloudML Engine و API های یادگیری ماشین GCP را مرور کنید.
اصول علم داده و یادگیری ماشین را با Rapidminer (بدون کدنویسی) بیاموزید. مجموعه داده ها و راه حل ها گنجانده شده است.
اکثر سازمان ها مایلند از قدرت یادگیری ماشین (ML) برای بهبود محصولات خود استفاده کنند ، اما ممکن است آنها همیشه تخصص داخلی را نداشته باشند. این دوره به شما نشان می دهد که چگونه می توانید از ML برای موارد استفاده با استفاده از تماس های API استفاده کنید.
راهنمای A+ برای استفاده از یادگیری ماشینی برای طبقهبندی اشیا، پیشبینی قیمتهای آینده و یادگیری خودکار رفع مشکلات
این کلاس بر دیجیتالی کردن طرحهای حروف شما به سادهترین روش ممکن تمرکز دارد تا فرصتهای متعددی را برای استفاده از آن طرح در اختیار شما قرار دهد. با این روش. ..