Udemy Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning in R
این دوره راهنمای کامل شما برای یادگیری و خوشه بندی بدون نظارت با استفاده از زبان برنامه نویسی R و JavaScript خواهد بود. بر خلاف دوره های دیگر ، این فقط نمایش های راهنمای اسکریپت های R را ارائه نمی دهد بلکه زمینه نظری را نیز در بر می گیرد که به شما امکان می دهد تا به طور کامل درک و استفاده از یادگیری ماشین بدون نظارت (خوشه بندی سلسله مراتبی ) را در R انجام دهید. این دوره همچنین تمام جنبه های اصلی علم داده عملی و بسیار کاربردی مربوط به یادگیری ماشین بدون نظارت و تکنیک های خوشه بندی را پوشش می دهد. بنابراین ، اگر این دوره را بگذرانید ، وقت و هزینه زیادی در سایر مواد گران قیمت در حوزه علوم داده مبتنی بر R صرفه جویی خواهید کرد. در این عصر داده های بزرگ ، شرکت ها در سراسر جهان از R و Google Cloud Computing Services برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده ها برای تجارت و تحقیقات استفاده می کنند. با مهارت گرفتن در یادگیری بدون نظارت در R ، می توانید به شرکت خود یک امتیاز رقابتی بدهید و حرفه خود را به سطح بالاتری برسانید. علاوه بر این ، شما این فرصت را خواهید داشت که قدرت رایانش ابری را با سرویس های Google (به عنوان مثال Earth Engine) برای یک کاربرد واقعی در یادگیری K-means بدون نظارت برای برنامه های نقشه برداری ، آزمایش کنید. این دوره دارای 8 بخش است که هر جنبه از یادگیری ماشین بدون نظارت را کنترل می کند. در ابتدا با جذب با ارزش ترین اصول و فنون R Data Science شروع خواهید کرد. من ( مربی دوره ) از روشهای قابل فهم و عملی برای ساده سازی و پرداختن به حتی دشوارترین مفاهیم R استفاده می کنم. دوره من به شما کمک می کند تا روش ها را با استفاده از داده های واقعی به دست آمده از منابع مختلف ، از جمله اجرای یک پروژه واقعی در سیستم رایانش ابری Google ، پیاده سازی کنید. بنابراین ، پس از گذراندن دوره خوشه بندی داده های بدون نظارت من در R ، به راحتی از جریان های مختلف داده و بسته های علم داده برای کار با داده های واقعی در R استفاده خواهید کرد. من همچنین تمام اسکریپت ها و داده های استفاده شده در دوره را به شما ارائه می دهم. اگر اولین برخورد شما با R است ، نگران نباشید ، دوره من مقدمه کامل برنامه نویسی R & R در این دوره است. این دوره با سایر منابع آموزشی متفاوت است. هر سخنرانی به دنبال ارتقا science دانش داده و مهارت های خوشه بندی شما (K-means ، خوشه بندی سلسله مراتبی ، weighted-K means ، Heat mapping و غیره) به روشی قابل اثبات و آسان برای پیگیری است و راهکارهای عملی قابل پیگیری برای شما فراهم می کند. شما می توانید با بهبود مهارت های یادگیری ماشین و دانش خود در مورد روش های پیشرفته علوم داده ، تجزیه و تحلیل جریان های مختلف داده را برای پروژه های خود شروع کنید و از کارفرمایان آینده خود قدردانی کنید. این دوره برای متخصصانی که نیاز به استفاده از تجزیه خوشه ای ، یادگیری ماشین بدون نظارت و R در زمینه خود دارند ، ایده آل است. یک قسمت مهم این دوره تمرینات عملی است. برای اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از ابزار R و Google Cloud Computing چند دستورالعمل و مجموعه داده دقیق به شما داده می شود.
آنچه خواهید آموخت :
راهنمای کامل شما برای یادگیری و خوشه بندی بدون نظارت با استفاده از زبان برنامه نویسی R
این برنامه هم زمینه نظری LERANING MACINE بدون نظارت و هم مثالهای عملی را در R و R-Studio پوشش می دهد.
اصول یادگیری ماشین ، تجزیه و تحلیل خوشه ای و یادگیری ماشین بدون نظارت را کاملاً بشناسید
مثالهای بسیار کاربردی علوم داده مربوط به یادگیری ماشین و خوشه بندی بدون نظارت
قادر به استفاده از قدرت R برای علم داده های عملی
شما با خدمات Google (به عنوان مثال Earth Engine) نگاهی اجمالی به قدرت رایانش ابری خواهید داشت
این برنامه کاربردی خوشه بندی K-means برای کارهای نقشه برداری در امارات متحده عربی را پوشش می دهد
مهارت های برنامه نویسی R و برنامه نویسی جاوا اسکریپت را بهبود ببخشید
تکنیک های خوشه بندی بدون نظارت مانند خوشه بندی k-means و خوشه بندی سلسله مراتبی را پیاده سازی کنید
مهارت های تازه آموخته شده خود را در پروژه مستقل خود اعمال کنید
عملکرد مدل را ارزیابی کنید و بهترین روشهای ارزیابی دقیق مدل یادگیری ماشین را بیاموزید
برنامه نویسی R را از ابتدا بیاموزید: دوره R crash گنجانده شده است که می توانید برای یادگیری ماشین برنامه نویسی R را شروع کنید
نیازمندی ها :
در دسترس بودن کامپیوتر و اینترنت
مهارت برنامه نویسی R الزامی نیست ، اما یک امتیاز مثبت است
این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
این دوره برای متخصصانی که نیاز به استفاده از تجزیه خوشه ای ، یادگیری ماشین بدون نظارت و تحقیق در زمینه خود دارند ، ایده آل است.
هرکسی که مایل به یادگیری برنامه های کاربردی Data Science در محیط R&R Studio است
هرکسی که مایل به یادگیری نظریه و اجرای یادگیری بدون نظارت در داده های دنیای واقعی است
نام:
Udemy - Cluster Analysis Unsupervised Machine Learning in R
برای دانلود، به روی “لینک دانلود” کلیک کنید و منتظر بمانید تا پنجره مربوطه ظاهر شود سپس محل ذخیره شدن فایل را انتخاب کنید و منتظر بمانید تا دانلود تمام شود. توجه داشته باشید که تمامی پارت های مربوط به نسخه مورد نظر را باید دانلود کرده تا بتوانید آن را از حالت فشرده خارج کنید . ( فایلهای حجیم به چند پارت تقسیم شده و برای دانلود قرار می گیرد ) اگر نرم افزار مدیریت دانلود ندارید، پیشنهاد می شود برای دانلود فایل ها حتماً از یک نرم افزار مدیریت دانلود مانند IDM استفاده کنید. ( نرم افزار Internet Download Manager ) بهتر است در ابتدا تمامی پارت های نسخه مورد نظر را به نرم افزار دانلود منیجر اضافه کنید که بعدا بابت حذف فایلها مشکلی نداشته باشید.
خارج سازی فایل ها از حالت فشرده
فایل های قرار داده شده برای دانلود به منظور کاهش حجم و دریافت سریعتر فشرده شده اند، برای خارج سازی فایل ها از حالت فشرده از نرم افزار Winrar و یا مشابه آن استفاده کنید. ( دانلود نرم افزار Winrar ) کلمه رمز جهت بازگشایی فایل فشرده عبارت www.download.ir می باشد. تمامی حروف را میبایستی به صورت کوچک تایپ کنید و در هنگام تایپ به وضعیت EN/FA کیبورد خود توجه داشته باشید همچنین بهتر است کلمه رمز را تایپ کنید و از Copy-Paste آن بپرهیزید.
تعمیر فایل فشرده
چنانچه در هنگام خارج سازی فایل از حالت فشرده با پیغام خطایی مواجه شدید به صفحه راهنمای تعمیر فایلهای فشرده مراجعه کنید. ( راهنمای تعمیر فایلهای فشرده )
راهنمای نصب
راهنمای نصب هر نرم افزاری در صفحه راهنمای نصب قرار داده شده که می توانید از آن کمک بگیرید . در صورتی که راهنمای نصب ناقص بود و یا مشکل داشت می توانید از قسمت گرارش به مدیر سایت اطلاع دهید تا مشکل برطرف شود .
برای کرک کردن یا فعال سازی بازی مشکل دارم .
فایل های کرک به دلیل ماهیت عملکرد در هنگام استفاده ممکن است توسط آنتی ویروس ها به عنوان فایل خطرناک شناسایی شوند در این گونه مواقع به صورت موقت آنتی ویروس خود را غیر فعال کنید. برای کرک کردن از قسمت راهنمای نصب کمک بگیرید . راهنمای نصب و کرک کردن هر نسخه متفاوت است و دقیقا در راهنمای نصب توضیح داده شده است
فایل فشرده اکسترکت نمی شود/ رمز اشتباه است/ فایل خراب است، چه کار کنم ؟