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

Descripción

Curso completo de udemy gratis.

Lo que vas a aprender

Domina el aprendizaje automático en Python y R

Tener una gran intuición de muchos modelos de Machine Learning

Hacer predicciones precisas

Haz un análisis poderoso

Cree modelos robustos de aprendizaje automático

Cree un fuerte valor agregado para su negocio

Utilice el aprendizaje automático para fines personales

Manejar temas específicos como el aprendizaje por refuerzo, la PNL y el aprendizaje profundo

Manejar técnicas avanzadas como la Reducción de Dimensionalidad

Saber qué modelo de Machine Learning elegir para cada tipo de problema

Construye un ejército de poderosos modelos de Machine Learning y sabe cómo combinarlos para resolver cualquier problema

Descripción

¿Interesado en el campo del aprendizaje automático? ¡Entonces este curso es para ti!

Este curso ha sido diseñado por dos científicos de datos profesionales para que podamos compartir nuestro conocimiento y ayudarlo a aprender teorías complejas, algoritmos y bibliotecas de codificación de una manera simple.

Lo guiaremos paso a paso en el mundo del aprendizaje automático. Con cada tutorial, desarrollará nuevas habilidades y mejorará su comprensión de este subcampo desafiante pero lucrativo de la ciencia de datos.

Este curso es divertido y emocionante, pero al mismo tiempo profundizamos en el aprendizaje automático. Está estructurado de la siguiente manera:

Parte 1 - Preprocesamiento de datos

Parte 2: regresión: regresión lineal simple, regresión lineal múltiple, regresión polinomial, SVR, regresión de árbol de decisión, regresión de bosque aleatorio

Parte 3 - Clasificación: Regresión logística, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Clasificación de árbol de decisión, Clasificación de bosque aleatorio

Parte 4 - Agrupación: K-Means, Agrupación jerárquica

Parte 5 - Aprendizaje de Reglas de Asociación: A priori, Eclat

Parte 6 - Aprendizaje por refuerzo: límite de confianza superior, muestreo de Thompson

Parte 7 - Procesamiento del lenguaje natural: modelo de bolsa de palabras y algoritmos para PNL

Parte 8 - Aprendizaje profundo: redes neuronales artificiales, redes neuronales convolucionales

Parte 9 - Reducción de dimensionalidad: PCA, LDA, Kernel PCA

Parte 10 - Selección y potenciación del modelo: validación cruzada de k-fold, ajuste de parámetros, búsqueda de cuadrícula, XGBoost

Además, el curso está repleto de ejercicios prácticos basados ​​en ejemplos de la vida real. Entonces, no solo aprenderá la teoría, sino que también obtendrá práctica práctica para construir sus propios modelos.

Y como beneficio adicional, este curso incluye plantillas de código Python y R que puede descargar y usar en sus propios proyectos.

Para quién es este curso:

Cualquier persona interesada en Machine Learning.

Estudiantes que tengan al menos conocimientos de secundaria en matemáticas y que quieran empezar a aprender Machine Learning.

Cualquier persona de nivel intermedio que conozca los conceptos básicos del aprendizaje automático, incluidos los algoritmos clásicos como la regresión lineal o la regresión logística, pero que quiera aprender más y explorar todos los diferentes campos del aprendizaje automático.

Cualquier persona que no se sienta tan cómoda con la codificación pero que esté interesada en el aprendizaje automático y quiera aplicarlo fácilmente en conjuntos de datos.

Cualquier estudiante en la universidad que quiera comenzar una carrera en Data Science.

Cualquier analista de datos que quiera subir de nivel en Machine Learning.

Cualquier persona que no esté satisfecha con su trabajo y quiera convertirse en científico de datos.

Cualquier persona que quiera crear valor añadido a su negocio utilizando potentes herramientas de Machine Learning.