10 پروژه عملی بسازید و مهارت های خود را در یادگیری ماشین با استفاده از Python و Scikit Learn ارتقا دهید
یک دوره یادگیری ماشینی مبتنی بر پایتون که ممکن است به شما کمک کند برای مصاحبههای فنی یا پیشنهادهای کاری آماده شوید
رگرسیون خطی و لجستیک، درخت تصمیم، XGBoost، SVM و سایر مدلهای ML در پایتون
مسیر خود را برای تبدیل شدن به یک متخصص یادگیری ماشین شروع کنید! اجازه دهید پرده های یادگیری ماشینی و جنگل تصادفی برداشته شوند. کاوش یک الگوریتم پیشرفته با جزئیات با پیاده سازی عملی با استفاده از Random Forest و Python
رویکرد یادگیری ماشین بدون نظارت که به عنوان قوانین مرتبط شناخته می شود، و همچنین راهنمای گام به گام نحوه استفاده از رویکرد برای تجزیه و تحلیل سبد بازار در پایتون را بررسی کنید.
با بررسی نحوه ساخت مدلهای یادگیری ماشینی نظارت شده با پایتون، مقدمهای بر رگرسیون لجستیک دریافت کنید.
"این سری پروژه هدایتشده برای هر کسی است که میخواهد مهارتهای کدنویسی خود را در حین یادگیری Python بهبود بخشد. همانطور که یک تولید کننده رمز عبور با یک چنگ میسازید، همراه باشید.
رگرسیون، درخت تصمیم، SVM، شبکه های عصبی، CNN، پیش بینی سری زمانی و موارد دیگر را با استفاده از پایتون و R پوشش می دهد.
Pytorch - مقدمه ای بر شبکه های عصبی یادگیری عمیق : آموزش برنامه های کاربردی شبکه عصبی : مدل شبکه عصبی هوش مصنوعی
از قدرت یادگیری ماشینی برای یادگیری بدون نظارت و نظارت در پایتون استفاده کنید
Tensorflow Deep Learning Python : Tensorflow Neural Network Training : Tensorflow Models - Android Java : Tensorflow C#
کارشناسی ارشد علم داده و یادگیری ماشین در پایتون: Numpy، Pandas، Matplotlib، Scikit-Learn، یادگیری ماشین و موارد دیگر!