Learn Machine Learning PRO

Diese App wurde für Profis entwickelt, die das vollständige Bild von maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz erlernen möchten. Dieses Tutorial berücksichtigt die Lernbedürfnisse sowohl von Anfängern als auch von Experten, um ihnen zu helfen, die Konzepte und die Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.

Für wen dieser maschinelle Lernkurs ist:

Jeder, der sich für maschinelles Lernen interessiert. Schüler, die mindestens High-School-Kenntnisse in Mathematik haben und maschinelles Lernen lernen möchten.

Alle fortgeschrittenen Personen, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression, aber mehr darüber erfahren und die verschiedenen Bereiche des maschinellen Lernens erkunden möchten.

Alle Personen, die mit dem Codieren nicht so vertraut sind, sich aber für maschinelles Lernen interessieren und es einfach auf Datensätze anwenden möchten.

- Alle Studenten im College, die eine Karriere in Data Science beginnen möchten.

- Alle Datenanalysten, die sich im maschinellen Lernen verbessern möchten.

- Alle Personen, die mit ihrer Arbeit nicht zufrieden sind und Data Scientist werden möchten.

- Alle Personen, die mithilfe leistungsstarker Tools für maschinelles Lernen einen Mehrwert für ihr Unternehmen schaffen möchten.

In dieser App lernen Sie

- Warum Python für maschinelles Lernen wählen?

- Roadmap für maschinelles Lernen

- Lernen Sie Python 3 für maschinelles Lernen

- Künstliche Intelligenz lernen

- Einführung in das maschinelle Lernen

- Lernen Sie TensorFlow für maschinelles Lernen

- Lernen Sie Pytorch Guide

- Komplette Anleitung zur künstlichen Intelligenz

- Deep Learning lernen

- Vollständige Anleitung zum Erlernen des maschinellen Lernens

- Projekte und Beispiele für maschinelles Lernen

- Python 3-Tutorials

Wir lernen im maschinellen Lernen

- Konzepte

-Typen des Lernens

-Überwachtes Lernen

- Unbeaufsichtigtes Lernen

- Datenvorverarbeitung, Analyse und Visualisierung

- Trainingsdaten und Testdaten

- Anwendungen

- Regression

- Algorithmen

- Entscheidungsbaum-Algorithmus

- Unterstützung von Vektormaschinen (SVM)

- Zufälliger Wald

- Dimensionsreduktionsalgorithmus

- Boosting-Algorithmen

Künstliche Intelligenz

- Einführung in die künstliche Intelligenz

- Intelligente Systeme

- Agenten und Umgebungen

- Beliebte Suchalgorithmen

- Fuzzy-Logik-Systeme

- Verarbeitung natürlicher Sprache

- Expertensysteme

- Robotik

- Neuronale Netze

Erfahren Sie auch mehr über Deep Learning, Neuronales Netzwerk im Detail