Изучите Tensorflow, Изучите науку о данных, Искусственный интеллект, Изучите Python
Это приложение было подготовлено для профессионалов, стремящихся изучить полную картину машинного обучения и искусственного интеллекта. Это руководство удовлетворяет потребности в обучении как новичков, так и экспертов, чтобы помочь им понять концепции и реализацию искусственного интеллекта и машинного обучения.
Для кого предназначен этот курс машинного обучения:
Всем, кто интересуется машинным обучением. Учащиеся, у которых есть как минимум школьные знания по математике и которые хотят начать изучать машинное обучение.
Любые люди среднего уровня, которые знают основы машинного обучения, включая классические алгоритмы, такие как линейная регрессия или логистическая регрессия, но которые хотят узнать об этом больше и изучить все различные области машинного обучения.
Любые люди, которым не очень нравится кодирование, но которые интересуются машинным обучением и хотят легко применить его к наборам данных.
- Любые студенты колледжа, которые хотят начать карьеру в области науки о данных.
- Любые аналитики данных, которые хотят повысить уровень машинного обучения.
- Любые люди, которые не удовлетворены своей работой и хотят стать специалистом по анализу данных.
- Любые люди, которые хотят создать дополнительную ценность для своего бизнеса с помощью мощных инструментов машинного обучения.
В этом приложении вы узнаете
- Почему выбирают Python для машинного обучения
- Дорожная карта машинного обучения
- Изучите Python 3 для машинного обучения
- Изучите искусственный интеллект
- Введение в машинное обучение
- Изучите TensorFlow для машинного обучения
- Изучите руководство по Pytorch
- Полное руководство по искусственному интеллекту
- Изучите глубокое обучение
- Полное руководство по машинному обучению
- Проекты и примеры машинного обучения
- Учебники Python 3
Будем учиться машинному обучению
- Концепции
-Типы обучения
-Контролируемое обучение
- Обучение без учителя
- Предварительная обработка, анализ и визуализация данных
- Данные обучения и данные испытаний
- Приложения
- регресс
- Алгоритмы
- алгоритм дерева решений
- Поддержка векторных машин (SVM)
- Случайный лес
- Алгоритм уменьшения размеров
- алгоритмы повышения
Искусственный интеллект
- Введение в искусственный интеллект
- Интеллектуальные системы
- Агенты и окружение
- Популярные поисковые алгоритмы
- Системы нечеткой логики
- Обработка естественного языка
- Экспертные системы
- Робототехника
- Нейронные сети
Также узнайте больше о глубоком обучении и нейронных сетях.