Chia Sẻ Khóa Học Thực Hành Về Data Science, Deep Learning Và Machine Learning Với Python [Khóa 9780 A]
Hoàn thành khóa học thực hành toàn diện nhất về data science, machine learning, deep learning, Tensorflow, trí tuệ nhân tạo và neural networks.
Bạn sẻ học:
- Build artificial neural networks with Tensorflow and Keras.
- Make predictions using linear regression, polynomial regression, and multivariate regression.
- Build Deep Learning networks to classify images with Convolutional Neural Networks.
- Implement machine learning, clustering, and search using TF/IDF at massive scale with Apache Spark's MLLib.
- Implement Sentiment Analysis with Recurrent Neural Networks.
- Understand reinforcement learning - and how to build a Pac-Man bot.
- Classify medical test results with a wide variety of supervised machine learning classification techniques.
- Cluster data using K-Means clustering and Support Vector Machines (SVM).
- Build a spam classifier using Naive Bayes.
- Use decision trees to predict hiring decisions.
- Apply dimensionality reduction with Principal Component Analysis (PCA) to classify flowers.
- Predict classifications using K-Nearest-Neighbor (KNN).
- Develop using iPython notebooks.
- Understand statistical measures such as standard deviation.
- Visualize data distributions, probability mass functions, and probability density functions.
- Visualize data with matplotlib.
- Use covariance and correlation metrics.
- Apply conditional probability for finding correlated features.
- Use Bayes' Theorem to identify false positives.
- Understand complex multi-level models.
- Use train/test and K-Fold cross validation to choose the right model.
- Build a movie recommender system using item-based and user-based collaborative filtering.
- Clean your input data to remove outliers.
- Design and evaluate A/B tests using T-Tests and P-Values.
The topics in this course come from an analysis of real requirements in data scientist job listings from the biggest tech employers. We'll cover the machine learning, AI, and data mining techniques real employers are looking for, including:
- Deep Learning / Neural Networks (MLP's, CNN's, RNN's) with TensorFlow and Keras
- Sentiment analysis
- Image recognition and classification
- Regression analysis
- K-Means Clustering
- Principal Component Analysis
- Train/Test and cross validation
- Bayesian Methods
- Decision Trees and Random Forests
- Multivariate Regression
- Multi-Level Models
- Support Vector Machines
- Reinforcement Learning
- Collaborative Filtering
- K-Nearest Neighbor
- Bias/Variance Tradeoff
- Ensemble Learning
- Term Frequency / Inverse Document Frequency
- Experimental Design and A/B Tests
Tên khóa học: Machine Learning, Data Science and Deep Learning with Python.
LƯU Ý QUAN TRỌNG: CÁCH TẢI FILE TỪ GOOGLE DRIVE KHI BÁO GIỚI HẠN LƯỢC TẢI DO TẢI QUÁ NHIỀU TẠI ĐÂY: https://goo.gl/56yU26
LƯU Ý QUAN TRỌNG: CÁCH TẢI FILE TỪ GOOGLE DRIVE KHI BÁO GIỚI HẠN LƯỢC TẢI DO TẢI QUÁ NHIỀU TẠI ĐÂY: https://goo.gl/56yU26
LINK TẢI KHÓA HỌC (HỖ TRỢ VIỆT-SUB):
Chia sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
Cảm ơn ad !
Trả lờiXóaLink die rồi ạ
Trả lờiXóa