Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

기술

전체 udemy 과정은 무료입니다.

배울 내용

Python 및 R의 기계 학습 마스터

많은 기계 학습 모델에 대한 뛰어난 직관력 보유

정확한 예측

강력한 분석을 수행

강력한 기계 학습 모델 만들기

비즈니스에 강력한 부가가치 창출

개인적인 목적으로 기계 학습 사용

강화 학습, NLP 및 딥 러닝과 같은 특정 주제 처리

차원 축소와 같은 고급 기술 처리

각 유형의 문제에 대해 선택할 기계 학습 모델 파악

강력한 머신 러닝 모델 군대를 구축하고 이를 결합하여 문제를 해결하는 방법을 알아보세요.

설명

머신러닝 분야에 관심이 있으세요? 그렇다면 이 과정은 당신을 위한 것입니다!

이 과정은 우리의 지식을 공유하고 복잡한 이론, 알고리즘 및 코딩 라이브러리를 간단한 방법으로 배울 수 있도록 두 명의 전문 데이터 과학자가 설계했습니다.

기계 학습의 세계로 단계별로 안내합니다. 모든 튜토리얼을 통해 새로운 기술을 개발하고 데이터 과학의 이 도전적이지만 수익성 있는 하위 분야에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

이 과정은 재미있고 흥미진진하지만 동시에 머신 러닝에 대해 자세히 알아봅니다. 다음과 같이 구성됩니다.

1부 - 데이터 전처리

파트 2 - 회귀: 단순 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 다항식 회귀, SVR, 의사결정 트리 회귀, 랜덤 포레스트 회귀

3부 - 분류: 로지스틱 회귀, K-NN, SVM, 커널 SVM, 나이브 베이즈, 의사결정 트리 분류, 랜덤 포레스트 분류

4부 - 클러스터링: K-평균, 계층적 클러스터링

파트 5 - 연관 규칙 학습: Apriori, Eclat

6부 - 강화 학습: 신뢰 상한, 톰슨 샘플링

7부 - 자연어 처리: NLP용 Bag-of-words 모델 및 알고리즘

8부 - 딥 러닝: 인공 신경망, 합성곱 신경망

9부 - 차원 축소: PCA, LDA, 커널 PCA

10부 - 모델 선택 및 부스팅: k-fold 교차 검증, 매개변수 조정, 그리드 검색, XGBoost

또한, 이 과정은 실제 사례를 기반으로 하는 실습으로 가득 차 있습니다. 따라서 이론을 배울 뿐만 아니라 직접 모델을 구축하는 실습도 배우게 됩니다.

그리고 보너스로 이 과정에는 다운로드하여 자신의 프로젝트에서 사용할 수 있는 Python 및 R 코드 템플릿이 모두 포함되어 있습니다.

이 과정의 대상:

머신러닝에 관심 있는 누구나.

고등학교 수학 지식이 있고 기계 학습을 시작하려는 학생.

선형 회귀 또는 로지스틱 회귀와 같은 고전적인 알고리즘을 포함하여 기계 학습의 기본 사항을 알고 있지만 이에 대해 더 많이 배우고 기계 학습의 모든 다른 분야를 탐구하려는 중급 수준의 사람.

코딩에 익숙하지 않지만 머신 러닝에 관심이 있고 데이터 세트에 쉽게 적용하고 싶은 모든 사람.

데이터 과학 분야에서 경력을 시작하려는 대학의 모든 학생.

머신 러닝의 수준을 높이고자 하는 모든 데이터 분석가.

자신의 직업에 만족하지 않고 데이터 과학자가 되고 싶은 모든 사람.

강력한 기계 학습 도구를 사용하여 비즈니스에 부가가치를 창출하려는 모든 사람.