Learn Machine Learning PRO

Tensorflow 배우기, 데이터 과학 배우기, 인공 지능, Python 배우기

이 앱은 머신 러닝과 인공 지능의 전체 그림을 배우고 자하는 전문가를 위해 준비되었습니다. 이 자습서는 초보 학습자와 전문가 모두의 학습 요구 사항을 충족하여 인공 지능 및 기계 학습의 개념과 구현을 이해하는 데 도움이됩니다.

이 머신 러닝 과정 대상 :

기계 학습에 관심이있는 모든 사람. 수학에 대한 고등학교 이상의 지식이 있고 기계 학습을 배우고 싶은 학생.

선형 회귀 또는 로지스틱 회귀와 같은 고전적인 알고리즘을 포함하여 기계 학습의 기초를 알고 있지만 이에 대해 더 많이 배우고 기계 학습의 모든 다른 분야를 탐구하려는 중급 수준의 사람들.

코딩에 익숙하지 않지만 머신 러닝에 관심이 있고 데이터 세트에 쉽게 적용하려는 모든 사람.

-데이터 과학 분야에서 경력을 시작하려는 대학 재학생

-기계 학습에서 레벨을 올리고 싶은 모든 데이터 분석가.

-자신의 직업에 만족하지 않고 데이터 과학자가되고 싶은 사람.

-강력한 기계 학습 도구를 사용하여 비즈니스에 부가가치를 창출하려는 모든 사람들.

이 앱에서 배울 수있는 내용

-기계 학습을 위해 Python을 선택하는 이유

-기계 학습 로드맵

-기계 학습을위한 Python 3 배우기

-인공 지능 배우기

-머신 러닝 소개

-기계 학습을위한 TensorFlow 배우기

-Pytorch 가이드 알아보기

-인공 지능 완성 가이드

-딥 러닝 배우기

-기계 학습 완료 가이드 알아보기

-기계 학습 프로젝트 및 예

-Python 3 자습서

머신 러닝에서 배우겠습니다

-개념

-학습 유형

-지도 학습

-비지도 학습

-데이터 전처리, 분석 및 시각화

-교육 데이터 및 테스트 데이터

-응용

-회귀

-알고리즘

-의사 결정 트리 알고리즘

-지원 벡터 머신 (SVM)

-랜덤 포레스트

-차원 축소 알고리즘

-부스팅 알고리즘

인공 지능

-인공 지능 소개

-지능형 시스템

-에이전트 및 환경

-인기 검색 알고리즘

-퍼지 로직 시스템

-자연어 처리

-전문가 시스템

-로봇 공학

- 신경망

또한 딥 러닝, 신경망에 대해 자세히 알아보십시오.