تعرف على كيفية إنشاء خوارزميات التعلم الآلي في Python و R مع اثنين من خبراء علوم البيانات. وشملت قوالب التعليمات البرمجية.
SELECTION
دورة في تعزيز UDEMY
تمت التوصية بهذه الدورة من قبل الآلاف من الطلاب السابقين
Udemy هي واحدة من أكثر منصات التعلم الإلكتروني صلة في جميع أنحاء العالم للتدريب على المهارات الرقمية وأنواع أخرى من اهتمامات النمو الشخصي. يدرس ملايين الأشخاص آلاف الدورات التدريبية من أي مكان في العالم. تختار AulaPro أفضل الدورات التدريبية من منصات مختلفة مثل Udemy وغيرها ، بحيث يمكن لزوارنا اختيار المسار الأنسب لاحتياجاتهم ، مع التأكد من اختيار الأفضل من بين الأفضل.
يتم تطوير دورات Udemy من قبل خبراء في مجالاتهم ، في جميع أنحاء العالم. الدورات التي تجدها في هذا الاختيار من AulaPro ، قد تجاوزت تقييم عشرات الآلاف من الطلاب، أحيانًا مئات الآلاف ، بمتوسط تقييم أكبر من 4.5 من 5 ، لذلك فهو حقًا خيار رائع ، وأكثر من ذلك بكثير إذا كان بإمكانك الحصول على خصم على القيمة العادية للدورة.
كوبون Udemy: تعلم الآلة من الألف إلى الياء: بايثون عملي و R في علوم البيانات - دورة افتراضية
استفد من السعر الخاص الذي يمكنك الحصول عليه اليوم ، واكتسب هذه الدورة الافتراضية القوية ، والتي يمكن أن تساعدك على تحسين ملفك المهني.
حجرة حصرية: عرض للطلاب الجدد. تعلم مع أفضل الدورات والخبراء في Udemy ابتداءً من 14.99 دولارًا أمريكيًا فقط.
ينتهي في:
إذا كنت ترغب في التدريب في مجال التعلم الآلي ، فهذه الدورة مناسبة لك
تم تصميم هذه الدورة من قبل اثنين من علماء البيانات المحترفين الذين يشاركون معرفتهم وخبراتهم لمساعدتك على تعلم النظريات المعقدة والخوارزميات ومكتبات الترميز بطريقة بسيطة.
كلمات المعلم
سنوجهك خطوة بخطوة في عالم التعلم الآلي. مع كل برنامج تعليمي ، ستقوم بتطوير مهارات جديدة وتحسين فهمك لهذا الحقل الفرعي الصعب والمربح لعلوم البيانات. هذه الدورة ممتعة ومثيرة ، لكننا في نفس الوقت نتعمق في التعلم الآلي.
تم تنظيم الدورة على النحو التالي:
- جزء 1 - معالجة البيانات
- جزء 2 - الانحدار: الانحدار الخطي البسيط ، الانحدار الخطي المتعدد ، الانحدار متعدد الحدود ، SVR ، انحدار شجرة القرار ، الانحدار العشوائي للغابات
- جزء 3 - التصنيف: الانحدار اللوجستي ، K-NN ، SVM ، Kernel SVM ، Naive Bayes ، تصنيف شجرة القرار ، تصنيف الغابات العشوائية
- جزء 4 - التجميع: K- يعني ، التجميع الهرمي
- جزء 5 - قواعد جمعية التعلم: Apriori ، Eclat
- جزء 6 - التعلم المعزز: الحد الأعلى للثقة ، أخذ عينات طومسون
- جزء 7 - معالجة اللغة الطبيعية: خوارزميات نموذج كيس الكلمات للغة البرمجة اللغوية العصبية
- جزء 8 - التعلم العميق: الشبكات العصبية الاصطناعية ، الشبكات العصبية التلافيفية
- جزء 9 - تقليل الأبعاد: PCA، LDA، core PC
- جزء 10 - اختيار النموذج والتعزيز: التحقق من صحة k-fold ، ضبط المعلمات ، بحث الشبكة ، XGBoost
بالإضافة إلى ذلك ، فإن دورة علوم البيانات هذه مليئة بالتمارين العملية بناءً على أمثلة من الحياة الواقعية.
استفد من: الإصدار التجريبي المجاني من Coursera Plus لمدة 7 أيام. وقت محدود!. انقر واكتشف كيف.
لن تتعلم النظرية فحسب ، بل ستحصل أيضًا على بعض التدريب على بناء النماذج الخاصة بك.
وكمكافأة ، تتضمن هذه الدورة قوالب Python و Rcode التي يمكنك تنزيلها واستخدامها في مشاريعك الخاصة.
تحديثات مهمة (يونيو 2020): رموز كل شيء حتى تاريخ EEP تعلم مشفرًا على TENSORFLOW .0 نماذج تعزيز التدرج الأعلى ، بما في ذلك XGBOOST وحتى CATBOOST.
قم بزيارة هذه الدورة على منصة Udemy
قم بزيارة صفحة هذه الدورة على المنصة ، وتعلم المزيد من التفاصيل.
دورات أخرى مثيرة للاهتمام
قم بزيارة هذه الدورة على منصة Udemy
قم بزيارة صفحة هذه الدورة على المنصة ، وتعلم المزيد من التفاصيل.
