Machine Learning vous est présenté d'une manière simple et amusante avec Practical Labs utilisant Python et Keras.

Description
Note : Le prix de ce cours passera de 190$ à 200$ à partir du 1er avril 2018 et augmentera régulièrement en raison de la mise à jour du contenu.

DERNIER : Le cours a été mis à jour pour mars 2018 OVER 3082+ SATISFIED STUDENTS HAVE ALREADY ENROLLLED INROLLED IN this COURSE !

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Bienvenue au cours d'apprentissage Fun and Easy Machine en Python et Keras.
Chaque section comprend des explications amusantes et intrigantes sur les concepts importants de l'apprentissage machine ainsi que des laboratoires python pratiques qui vous permettront d'améliorer votre compréhension de ce vaste et lucratif sous-domaine des sciences de l'information.

Tant de cours d'apprentissage machine, pourquoi celui-ci ?

C'est la SEULE formation sur Udemy qui vous permettra d'implémenter certains des algorithmes d'apprentissage machine les plus courants sur des données réelles en Python, ainsi qu'une exposition aux réseaux neuronaux (en utilisant le framework H2o) et certains des algorithmes d'apprentissage profond les plus courants avec le package Keras.

Nous avons conçu ce cours pour tous ceux qui veulent apprendre l'état de l'art de l'apprentissage machine d'une manière simple et amusante sans apprendre des mathématiques complexes ou des explications ennuyeuses. chaque cours théorique est conçu uniquement à l'aide d'animations sur tableau blanc qui peuvent maximiser l'engagement dans les cours et améliorer la rétention des connaissances.

Ce que vous apprendrez dans ce cours

C'est ainsi que le cours est structuré :

Régression â" Régression linéaire, arbres de décision, régression forestière aléatoire,
Classification â" Régression logistique, K Voisins les plus proches (KNNN), Support Vector Machine (SVM) et Naive Bayes,
Clustering - K-Means, Hierarchical Clustering,
Association Rule Learning - Apriori, Eclat,
Dimensionality Reduction - Principle Component Analysis, Linear Discriminant Analysis,
Réseaux neuronaux - Réseaux neuronaux artificiels, réseaux neuronaux de convection, réseaux neuronaux récurrents.

Structure de laboratoire pratique
Le cours commencera par présenter aux étudiants l'un des modèles d'analyse de données statistiques les plus fondamentaux et sa mise en uvre pratique dans la régression Python - les moindres carrés ordinaires (OLS), puis certaines des techniques de régression et de classification les plus courantes comme les forêts aléatoires, les arbres de décision et l'analyse discriminante linéaire.

Pas encore excité ?

La motivation sous-jacente de ce cours de 3 heures est de s'assurer que vous pouvez appliquer la science des données basées sur Python sur des données réelles dans la pratique aujourd'hui et commencer à analyser les données pour vos propres projets, quel que soit votre niveau de compétence et IMPRESS vos employeurs potentiels avec des exemples réels de vos capacités d'apprentissage machine.
Il s'agit d'un cours pratique et pratique, c'est-à-dire que nous passerons un peu de temps à traiter certains concepts théoriques liés à la science des données, mais la majorité du cours se concentrera sur la mise en uvre de différentes techniques sur des données réelles et l'interprétation des résultats, après chaque vidéo, vous apprendrez un nouveau concept ou une nouvelle technique que vous pourrez appliquer à vos propres projets.

Et pour toute raison que vous n'êtes pas satisfait de ce cours, Udemy a une politique de remboursement de 30 jours, donc pas de questions, pas de chicanes et pas de risques pour vous.... Vous n'avez rien à perdre... Cliquez sur le bouton d'inscription et nous vous verrons sur le côté du cours.

CLIQUEZ ICI pour accéder à ce cours