Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK
| फाइलको प्रकार | APK |
|---|---|
| संस्करण | 1.1-stable |
| प्रकाशक | FreeLearningApp |
| जारी मिति | २०२० सेप्टेम्बर १ |
| मिति थपियो | २०२० सेप्टेम्बर १ |
| ओएस आवश्यकताहरू | Android |
| आवश्यकताहरु | Requires Android 4.4 and up |
| कुल डाउनलोड | ० |
| मूल्य | Free |
वर्णन
पूर्ण udemy पाठ्यक्रम नि: शुल्क।
तपाईले के सिक्नुहुनेछ
पाइथन र आरमा मास्टर मेसिन लर्निङ
धेरै मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको उत्कृष्ट अन्तर्ज्ञान छ
सही भविष्यवाणी गर्नुहोस्
एक शक्तिशाली विश्लेषण गर्नुहोस्
बलियो मेसिन लर्निङ मोडेलहरू बनाउनुहोस्
तपाईंको व्यवसायमा बलियो थपिएको मूल्य सिर्जना गर्नुहोस्
व्यक्तिगत प्रयोजनको लागि मेसिन लर्निङ प्रयोग गर्नुहोस्
Reinforcement Learning, NLP र Deep Learning जस्ता विशिष्ट विषयहरू ह्यान्डल गर्नुहोस्
आयाम घटाउने जस्ता उन्नत प्रविधिहरू ह्यान्डल गर्नुहोस्
प्रत्येक प्रकारको समस्याको लागि कुन मेसिन लर्निङ मोडेल छनोट गर्ने जान्नुहोस्
शक्तिशाली मेसिन लर्निङ मोडेलहरूको सेना बनाउनुहोस् र कुनै पनि समस्या समाधान गर्न तिनीहरूलाई कसरी संयोजन गर्ने भनेर जान्नुहोस्
विवरण
मेसिन लर्निङको क्षेत्रमा रुचि छ? त्यसपछि यो पाठ्यक्रम तपाइँको लागि हो!
यो पाठ्यक्रम दुई पेशेवर डाटा वैज्ञानिकहरू द्वारा डिजाइन गरिएको हो ताकि हामी आफ्नो ज्ञान साझा गर्न सक्छौं र तपाईंलाई जटिल सिद्धान्त, एल्गोरिदम र कोडिङ पुस्तकालयहरू सरल तरिकामा सिक्न मद्दत गर्न सक्छौं।
हामी तपाईंलाई मेसिन लर्निङको संसारमा चरणबद्ध रूपमा हिंड्नेछौं। प्रत्येक ट्यूटोरियलको साथ तपाईंले नयाँ सीपहरू विकास गर्नुहुनेछ र डाटा विज्ञानको यो चुनौतीपूर्ण तर आकर्षक उप-क्षेत्रको तपाईंको बुझाइ सुधार गर्नुहुनेछ।
यो पाठ्यक्रम रमाइलो र रोमाञ्चक छ, तर एकै समयमा हामी मेसिन लर्निङमा गहिरो डुब्छौं। यो निम्न तरिकामा संरचित छ:
भाग १ - डाटा प्रिप्रोसेसिङ
भाग २ - प्रतिगमन: सरल रैखिक प्रतिगमन, बहु रेखीय प्रतिगमन, बहुपद प्रतिगमन, SVR, निर्णय ट्री प्रतिगमन, अनियमित वन प्रतिगमन
भाग ३ - वर्गीकरण: लजिस्टिक रिग्रेसन, K-NN, SVM, कर्नेल SVM, Naive Bayes, निर्णय रूख वर्गीकरण, अनियमित वन वर्गीकरण
भाग ४ - क्लस्टरिङ: के-मीन्स, श्रेणीबद्ध क्लस्टरिङ
भाग 5 - संघ नियम शिक्षा: Apriori, Eclat
भाग 6 - सुदृढीकरण शिक्षा: माथिल्लो आत्मविश्वास बाउन्ड, थम्पसन नमूना
भाग 7 - प्राकृतिक भाषा प्रशोधन: NLP को लागि शब्दहरूको झोला मोडेल र एल्गोरिदमहरू
भाग 8 - गहिरो शिक्षा: कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क, कन्भोलुसनल न्यूरल नेटवर्क
भाग 9 - आयाम घटाउने: PCA, LDA, कर्नेल PCA
भाग 10 - मोडेल चयन र बूस्टिङ: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost
यसबाहेक, पाठ्यक्रम व्यावहारिक अभ्यासहरूले भरिएको छ जुन वास्तविक जीवन उदाहरणहरूमा आधारित छ। त्यसोभए तपाईंले सिद्धान्त मात्र सिक्नुहुनेछैन, तर तपाईंले आफ्नै मोडेलहरू निर्माण गर्ने केही ह्यान्ड्स-अन अभ्यास पनि पाउनुहुनेछ।
र बोनसको रूपमा, यस पाठ्यक्रमले पाइथन र आर कोड टेम्प्लेटहरू समावेश गर्दछ जुन तपाइँ डाउनलोड गर्न र तपाइँको आफ्नै परियोजनाहरूमा प्रयोग गर्न सक्नुहुन्छ।
यो पाठ्यक्रम को लागि हो:
मेसिन लर्निङमा रुचि राख्ने जो कोही।
गणितमा कम्तीमा हाई स्कूलको ज्ञान भएका र मेसिन लर्निङ सिक्न सुरु गर्न चाहने विद्यार्थीहरू।
रेखीय प्रतिगमन वा लजिस्टिक रिग्रेसन जस्ता शास्त्रीय एल्गोरिदमहरू सहित मेसिन लर्निङका आधारभूत कुराहरू जान्ने तर यसबारे थप जान्न र मेसिन लर्निङका विभिन्न क्षेत्रहरू अन्वेषण गर्न चाहने कुनै पनि मध्यवर्ती स्तरका मानिसहरू।
कोडिङमा त्यति सहज नभएका तर मेसिन लर्निङमा रुचि राख्ने र डाटासेटहरूमा सजिलै लागू गर्न चाहने व्यक्तिहरू।
कलेजका कुनै पनि विद्यार्थीहरू जो डाटा विज्ञानमा क्यारियर सुरु गर्न चाहन्छन्।
कुनै पनि डेटा विश्लेषकहरू जो मेसिन लर्निङमा स्तर बढाउन चाहन्छन्।
कुनै पनि व्यक्ति जो आफ्नो कामबाट सन्तुष्ट छैनन् र जो डेटा वैज्ञानिक बन्न चाहन्छन्।
शक्तिशाली मेसिन लर्निङ उपकरणहरू प्रयोग गरेर आफ्नो व्यवसायमा थप मूल्य सिर्जना गर्न चाहने कुनै पनि व्यक्ति।
