Wprowadzenie do uczenia maszynowego: Python, R i stosowana sztuczna inteligencja

Wkroczenie w świat sztucznej inteligencji może wydawać się przytłaczające ze względu na złożoną matematykę i nieskończone biblioteki kodowania.Ten kurs przełamuje bariery, oferując jasną, krok po kroku ścieżkę do zrozumienia i zastosowania nowoczesnych technik uczenia maszynowego. Przekształcisz się z kompletnego początkującego w pewnego ucznia zdolnego do przetwarzania danych, trenowania modeli predykcyjnych i zrozumienia podstawowej mechaniki głębokiego uczenia się. Czego się nauczysz: • Zrozum podstawową terminologię uczenia maszynowego, podstawowe pojęcia i podstawowe algorytmy. • Przygotowanie i oczyszczenie surowych danych do analizy przy użyciu standardowych technik przetwarzania wstępnego. • Budowanie modeli regresji i klasyfikacji w celu przewidywania trendów i kategoryzacji informacji. • Zastosuj techniki klastrowania, aby odkryć ukryte wzorce w niezorganizowanych zestawach danych. • Poznaj podstawy głębokiego uczenia się i sztucznych sieci neuronowych. • Ćwicz pisanie podstawowego kodu w Pythonie i R, aby trenować własne modele. • Dowiedz się, jak środowiska chmurowe są używane do obsługi i skalowania przepływów pracy uczenia maszynowego. Podróż zaczyna się od solidnego ugruntowania definicji, kluczowej terminologii i podstawowych pojęć, zanim przejdziesz do praktycznych ćwiczeń. Będziesz logicznie przechodzić przez przygotowanie danych, uczenie się nadzorowane, uczenie się nienadzorowane i wprowadzenie do zaawansowanych tematów, takich jak przetwarzanie języka naturalnego. Ten kurs jest przeznaczony wyłącznie dla początkujących, co oznacza, że nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w programowaniu, zaawansowanej matematyce lub nauce o danych.