Learn Machine Learning PRO

Questa app è stata preparata per i professionisti che aspirano a conoscere il quadro completo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale. Questo tutorial soddisfa le esigenze di apprendimento sia dei principianti che degli esperti, per aiutarli a comprendere i concetti e l'implementazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

A chi è rivolto questo corso di machine learning:

Chiunque sia interessato al machine learning. Studenti che hanno almeno una conoscenza della scuola superiore in matematica e che vogliono iniziare a imparare il Machine Learning.

Qualsiasi persona di livello intermedio che conosce le basi dell'apprendimento automatico, inclusi gli algoritmi classici come la regressione lineare o la regressione logistica, ma che desidera saperne di più ed esplorare tutti i diversi campi dell'apprendimento automatico.

Tutte le persone che non sono così a proprio agio con la codifica ma che sono interessate all'apprendimento automatico e desiderano applicarlo facilmente sui set di dati.

- Tutti gli studenti del college che desiderano iniziare una carriera in Data Science.

- Qualsiasi analista di dati che desidera salire di livello nel Machine Learning.

- Qualsiasi persona che non è soddisfatta del proprio lavoro e che vuole diventare un Data Scientist.

- Qualsiasi persona che desideri creare valore aggiunto alla propria attività utilizzando potenti strumenti di Machine Learning.

In questa app imparerai

- Perché scegliere Python per l'apprendimento automatico

- Roadmap del machine learning

- Impara Python 3 per il machine learning

- Impara l'intelligenza artificiale

- Introduzione al machine learning

- Impara TensorFlow per l'apprendimento automatico

- Impara la guida Pytorch

- Guida completa all'intelligenza artificiale

- Impara il deep learning

- Guida completa all'apprendimento automatico

- Progetti ed esempi di machine learning

- Tutorial di Python 3

Impareremo nell'apprendimento automatico

- Concetti

-Tipi di apprendimento

-Apprendimento supervisionato

- Apprendimento senza supervisione

- Pre-elaborazione, analisi e visualizzazione dei dati

- Dati di allenamento e dati di test

- Applicazioni

- Regressione

- Algoritmi

- algoritmo dell'albero decisionale

- Supporta macchine vettoriali (SVM)

- Foresta casuale

- Algoritmo di riduzione dimensionale

- potenziamento degli algoritmi

Intelligenza artificiale

- Introduzione all'intelligenza artificiale

- Sistemi intelligenti

- Agenti e ambienti

- Algoritmi di ricerca popolari

- Sistemi di logica fuzzy

- Elaborazione del linguaggio naturale

- Sistemi esperti

- Robotica

- Reti neurali

Ulteriori informazioni sull'apprendimento approfondito e sulla rete neurale in dettaglio