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

விளக்கம்

முழு உடெமி படிப்பு இலவசம்.

நீங்கள் என்ன கற்றுக்கொள்வீர்கள்

பைதான் & ஆர் மீது மாஸ்டர் மெஷின் லேர்னிங்

பல இயந்திர கற்றல் மாதிரிகள் பற்றிய சிறந்த உள்ளுணர்வு வேண்டும்

துல்லியமான கணிப்புகளைச் செய்யுங்கள்

ஒரு சக்திவாய்ந்த பகுப்பாய்வு செய்யுங்கள்

வலுவான இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்கவும்

உங்கள் வணிகத்திற்கு வலுவான கூடுதல் மதிப்பை உருவாக்குங்கள்

தனிப்பட்ட நோக்கத்திற்காக இயந்திர கற்றலைப் பயன்படுத்தவும்

வலுவூட்டல் கற்றல், NLP மற்றும் ஆழ்ந்த கற்றல் போன்ற குறிப்பிட்ட தலைப்புகளைக் கையாளவும்

பரிமாணக் குறைப்பு போன்ற மேம்பட்ட நுட்பங்களைக் கையாளவும்

ஒவ்வொரு வகையான சிக்கலுக்கும் எந்த இயந்திர கற்றல் மாதிரியை தேர்வு செய்ய வேண்டும் என்பதை அறிந்து கொள்ளுங்கள்

சக்திவாய்ந்த இயந்திர கற்றல் மாதிரிகளின் ஒரு படையை உருவாக்கி, எந்தவொரு சிக்கலையும் தீர்க்க அவற்றை எவ்வாறு இணைப்பது என்பதை அறிந்து கொள்ளுங்கள்

விளக்கம்

இயந்திர கற்றல் துறையில் ஆர்வம் உள்ளதா? அப்படியானால் இந்த படிப்பு உங்களுக்கானது!

இந்த பாடநெறி இரண்டு தொழில்முறை தரவு விஞ்ஞானிகளால் வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது, இதன் மூலம் நாங்கள் எங்கள் அறிவைப் பகிர்ந்து கொள்ளலாம் மற்றும் சிக்கலான கோட்பாடு, வழிமுறைகள் மற்றும் குறியீட்டு நூலகங்களை எளிய முறையில் கற்றுக்கொள்ள உதவுகிறோம்.

இயந்திர கற்றல் உலகிற்கு நாங்கள் உங்களை படிப்படியாக அழைத்துச் செல்வோம். ஒவ்வொரு டுடோரியலிலும் நீங்கள் புதிய திறன்களை வளர்த்துக் கொள்வீர்கள் மற்றும் டேட்டா சயின்ஸின் இந்த சவாலான மற்றும் லாபகரமான துணைத் துறையைப் பற்றிய உங்கள் புரிதலை மேம்படுத்துவீர்கள்.

இந்த பாடநெறி வேடிக்கையாகவும் உற்சாகமாகவும் இருக்கிறது, ஆனால் அதே நேரத்தில் நாங்கள் இயந்திர கற்றலில் ஆழமாக மூழ்குகிறோம். இது பின்வரும் வழியில் கட்டமைக்கப்பட்டுள்ளது:

பகுதி 1 - தரவு முன் செயலாக்கம்

பகுதி 2 - பின்னடைவு: எளிய நேரியல் பின்னடைவு, பல நேரியல் பின்னடைவு, பல்லுறுப்புக்கோவை பின்னடைவு, SVR, முடிவு மரத்தின் பின்னடைவு, சீரற்ற வன பின்னடைவு

பகுதி 3 - வகைப்பாடு: லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன், கே-என்என், எஸ்விஎம், கர்னல் எஸ்விஎம், நேவ் பேய்ஸ், டிசிஷன் ட்ரீ வகைப்பாடு, ரேண்டம் ஃபாரஸ்ட் வகைப்பாடு

பகுதி 4 - கிளஸ்டரிங்: கே-மீன்ஸ், படிநிலை கிளஸ்டரிங்

பகுதி 5 - சங்க விதி கற்றல்: அப்ரியோரி, எக்லாட்

பகுதி 6 - வலுவூட்டல் கற்றல்: மேல் நம்பிக்கை பிணைப்பு, தாம்சன் மாதிரி

பகுதி 7 - இயற்கை மொழி செயலாக்கம்: NLPக்கான வார்த்தைகளின் பை மற்றும் அல்காரிதம்கள்

பகுதி 8 - ஆழ்ந்த கற்றல்: செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள், கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகள்

பகுதி 9 - பரிமாணக் குறைப்பு: பிசிஏ, எல்டிஏ, கர்னல் பிசிஏ

பகுதி 10 - மாதிரித் தேர்வு மற்றும் ஊக்கம்: k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost

மேலும், நிஜ வாழ்க்கை உதாரணங்களை அடிப்படையாகக் கொண்ட நடைமுறைப் பயிற்சிகளால் பாடநெறி நிரம்பியுள்ளது. எனவே நீங்கள் கோட்பாட்டைக் கற்றுக்கொள்வது மட்டுமல்லாமல், உங்கள் சொந்த மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான சில பயிற்சிகளையும் பெறுவீர்கள்.

மேலும் போனஸாக, பைதான் மற்றும் ஆர் குறியீடு டெம்ப்ளேட்கள் இரண்டையும் இந்தப் பாடத்திட்டத்தில் நீங்கள் பதிவிறக்கம் செய்து உங்கள் சொந்த திட்டங்களில் பயன்படுத்தலாம்.

இந்தப் படிப்பு யாருக்கானது:

இயந்திர கற்றலில் ஆர்வமுள்ள எவரும்.

கணிதத்தில் குறைந்தபட்சம் உயர்நிலைப் பள்ளி அறிவைக் கொண்ட மாணவர்கள் மற்றும் இயந்திர கற்றலைக் கற்கத் தொடங்க விரும்பும் மாணவர்கள்.

லீனியர் ரிக்ரஷன் அல்லது லாஜிஸ்டிக் ரிக்ரஷன் போன்ற கிளாசிக்கல் அல்காரிதம்கள் உட்பட, இயந்திரக் கற்றலின் அடிப்படைகளை அறிந்த எந்த இடைநிலை நபர்களும், ஆனால் அதைப் பற்றி மேலும் அறியவும், இயந்திர கற்றலின் பல்வேறு துறைகளை ஆராயவும் விரும்புகிறார்கள்.

குறியீட்டு முறையில் வசதியாக இல்லாத, ஆனால் மெஷின் லேர்னிங்கில் ஆர்வமுள்ள மற்றும் தரவுத்தொகுப்புகளில் அதை எளிதாகப் பயன்படுத்த விரும்பும் எவரும்.

கல்லூரியில் எந்த மாணவர்களும் தரவு அறிவியலில் ஒரு தொழிலைத் தொடங்க விரும்புகிறார்கள்.

மெஷின் லேர்னிங்கில் முன்னேற விரும்பும் எந்த தரவு ஆய்வாளர்களும்.

தங்கள் வேலையில் திருப்தி அடையாத மற்றும் தரவு விஞ்ஞானி ஆக விரும்பும் எவரும்.

சக்திவாய்ந்த இயந்திர கற்றல் கருவிகளைப் பயன்படுத்தி தங்கள் வணிகத்திற்கு கூடுதல் மதிப்பை உருவாக்க விரும்பும் எவரும்.