Learn Machine Learning PRO

Epic Code Studio

Հավելվածի մասին

Այս ծրագիրը պատրաստվել է այն մասնագետների համար, ովքեր հավակնում են սովորել մեքենայական ուսուցման և արհեստական ​​բանականության ամբողջական պատկերը: Այս ձեռնարկը բավարարում է ինչպես սկսնակ սովորողների, այնպես էլ փորձագետների ուսուցման կարիքները ՝ օգնելու նրանց հասկանալ արհեստական ​​ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման հասկացությունները և իրականացումը:

Ում համար է մեքենայական ուսուցման այս դասընթացը.
Յուրաքանչյուր ոք, ով հետաքրքրված է մեքենայական ուսուցմամբ: Ուսանողներ, ովքեր գոնե ավագ դպրոցի գիտելիքներ ունեն մաթեմատիկայի ոլորտում, և ովքեր ցանկանում են սկսել սովորել մեքենայական ուսուցում:

Interանկացած միջանկյալ մակարդակի մարդիկ, ովքեր գիտեն մեքենայական ուսուցման հիմունքները, ներառյալ դասական ալգորիթմները, ինչպիսիք են գծային ռեգրեսիան կամ լոգիստիկ ռեգրեսիան, բայց ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ դրա մասին և ուսումնասիրել մեքենայական ուսուցման բոլոր տարբեր ոլորտները:

Peopleանկացած մարդ, ով այդքան էլ հարմար չէ ծածկագրմանը, բայց հետաքրքրված է մեքենայական ուսուցմամբ և ցանկանում է այն հեշտությամբ կիրառել տվյալների շտեմարաններում:

- Քոլեջի ցանկացած ուսանող, ովքեր ցանկանում են կարիերա սկսել Տվյալների գիտության ոլորտում:
- dataանկացած տվյալների վերլուծաբան, ովքեր ցանկանում են բարձրանալ մեքենայական ուսուցման մակարդակում:
- peopleանկացած մարդիկ, ովքեր գոհ չեն իրենց աշխատանքից և ովքեր ցանկանում են դառնալ տվյալների գիտնական:
- peopleանկացած մարդիկ, ովքեր ցանկանում են իրենց բիզնեսում ավելացնել հավելյալ արժեք ՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման հզոր գործիքներ:

Այս հավելվածում դուք կսովորեք
- Ինչու ընտրել Python մեքենայական ուսուցման համար
- մեքենայական ուսուցման ճանապարհային քարտեզ
- Սովորեք Python 3 մեքենայական ուսուցման համար
- Սովորեք արհեստական ​​բանականություն
- Մեքենայական ուսուցման ներածություն
- Սովորեք TensorFlow մեքենայական ուսուցման համար
- Իմացեք Pytorch ուղեցույցը
- Արհեստական ​​բանականության ամբողջական ուղեցույց
- Սովորեք խորը ուսուցում
- Սովորեք մեքենայական ուսուցման ամբողջական ուղեցույց
- մեքենայական ուսուցման նախագծեր և օրինակներ
- Python 3 ձեռնարկներ


Մենք կսովորենք մեքենայական ուսուցման ընթացքում
- հասկացություններ
-Սովորելու տեսակները
-Վերահսկվող ուսուցում
- Անվերահսկվող ուսուցում
- Տվյալների նախնական մշակում, վերլուծություն և արտացոլում
- Ուսուցման տվյալներ և թեստային տվյալներ
- Դիմումներ
- Հետընթաց
- Ալգորիթմներ
- որոշումների ծառի ալգորիթմ
- Աջակցություն վեկտորային մեքենաներին (SVM)
- Պատահական անտառ
- Չափերի կրճատման ալգորիթմ
- խթանող ալգորիթմներ

Արհեստական ​​բանականություն
- Արհեստական ​​բանականության ներածություն
- Խելացի համակարգեր
- Գործակալներ և միջավայրեր
- Հայտնի որոնման ալգորիթմներ
- Պղտոր տրամաբանության համակարգեր
- Բնական լեզվի վերամշակում
- Փորձագիտական ​​համակարգեր
- Ռոբոտաշինություն
- Նյարդային ցանցեր

Նաև մանրամասն իմացեք խորը ուսուցման, Նյարդային ցանցի մասին մանրամասն

Ինչ նոր բան կա

- New User Interface
- Added Quiz and more content
- Important Bug Fixes