Udemy Master Machine Learning with Scikit Learn Library Python
الگوریتم های یادگیری ماشین مانند خطی و رگرسیون لجستیک ، SVM ، KNN ، KMean ، NB را یاد بگیرید. این دوره برای درک الگوریتم های یادگیری ماشین با مطالعات موردی با استفاده از کتابخانه یادگیری Scikit طراحی خواهد شد. الگوریتم های یادگیری ماشین مانند رگرسیون خطی ، رگرسیون لجستیک ، SVM ، K Mean ، KNN ، Naïve Bayes با استفاده از کتابخانه Scikit Learn با مطالعات موردی پوشش داده می شوند. این دوره Udemy Master Machine Learning with Scikit Learn Library Python مسیر شروع حرفه در علوم داده ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین را فراهم می کند. انواع یادگیری ماشین مانند یادگیری سرپرستی ، یادگیری بدون نظارت ، یادگیری تقویت نیز تحت پوشش هستند. مفهوم یادگیری ماشین مانند Split Test Test ، مدل های یادگیری ماشین ، ارزیابی مدل نیز پوشش داده شده است.
- آنچه خواهید آموخت :
- این دوره مسیر شروع حرفه در علوم داده ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین را فراهم می کند
- رویکرد حل مسئله
- با نشان دادن درک درستی از مفهوم الگوریتم یادگیری ماشین ، مصاحبه کنندگان را تحت تأثیر قرار دهید
- مفهوم Python Basic to Advance with Numpy ، Pandas ، Matplotlib ، Seaborn ، Plotly Library
- کتابخانه Scikit را در عمق بیاموزید
- الگوریتم های یادگیری ماشین مانند Linear ، Logistic ، SVM ، KNN ، K Mean ، Naïve Bayes
- انواع یادگیری ماشینی مانند یادگیری سرپرستی ، یادگیری بدون نظارت ، یادگیری تقویت
- مفهوم یادگیری ماشین مانند Split Test Test ، مدل های یادگیری ماشین ، ارزیابی مدل
- این دوره آموزشی برای چه کسانی است :
- این دوره برای مبتدیان ایده آل است ، زیرا از اصول شروع می شود و به تدریج مهارت های شما را در الگوریتم های یادگیری ماشین افزایش می
- دهد
- افرادی که علاقمند به یادگیری الگوریتم های یادگیری ماشین با استفاده از کتابخانه یادگیری Scikit و پایتون هستند
- What you’ll learn
- The course provides path to start career in Data Science , Artificial Intelligence, Machine Learning
- Problem Solving Approach
- Impress interviewers by showing an understanding of the Machine Learning Algorithm concept
- Python Basic to Advance Concept with Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly Library
- Scikit Learn Library in Depth
- Machine Learning Algorithms such as Linear, Logistic, SVM, KNN, K Mean, Naïve Bayes, Decision Tree and Random Forest
- Machine Learning Types Such as Supervise Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
- Machine Learning concept such as Train Test Split, Machine Learning Models, Model Evaluation
- Requirements
- It start with Basics
- Only a passion for Learning
- All software used in this course is either available for Free or as a Demo version
- This course is intended for absolute beginners in programming