Udemy [Udemy] Создавайте реальные проекты машинного обучения с помощью Python в 2023 году (2022)

[Trinity]

[Udemy] Создавайте реальные проекты машинного обучения с помощью Python в 2023 году (2022)

В этом курсе решите бизнес-задачи, используя науку о данных на практике. Научитесь создавать и развертывать проекты веб-приложений машинного обучения, науки о данных, искусственного интеллекта, автоматического машинного обучения, глубокого обучения, обработки естественного языка (NLP) с помощью Python (Flask, Django, Heroku).

Наука о данных — это область исследования, которая сочетает в себе опыт предметной области, навыки программирования и знания математики и статистики для извлечения осмысленной информации из данных. Специалисты по обработке и анализу данных применяют алгоритмы машинного обучения к числам, тексту, изображениям, видео, аудио и многому другому для создания систем искусственного интеллекта (ИИ) для выполнения задач, которые обычно требуют человеческого интеллекта. В свою очередь, эти системы генерируют информацию, которую аналитики и бизнес-пользователи могут преобразовать в ощутимую ценность для бизнеса.
Все больше и больше компаний осознают важность науки о данных, искусственного интеллекта и машинного обучения. Независимо от отрасли или размера организации, которые хотят оставаться конкурентоспособными в эпоху больших данных, должны эффективно разрабатывать и внедрять возможности обработки данных, иначе они рискуют остаться позади.

В этом курсе мы будем работать над двумя реальными проектами, перечисленными ниже:
Проект-1: Классификация токсичных комментариев
Проект-2: UK_Road_Accident_Timeseries_Forecasting
Единственный курс, который вам нужен, чтобы стать специалистом по данным, получить работу и начать новую карьеру
Примечание (прочитайте это): этот курс стоит вашего времени и денег, зарегистрируйтесь сейчас бесплатно

Для кого этот курс:

• Новички в машинном обучении
• Карьерный переход из нетехнической сферы в науку о данных
• Свежее, чтобы получить работу инженера по машинному обучению
• Новичок в машинном обучении

Требования

• Для изучения машинного обучения нет особых условий. Но вы должны иметь опыт работы в области инженерии/науки/математики/статистики, чтобы понимать теорию и используемые методы. Вы должны быть хороши в математике. Если нет, вы все равно можете машинное обучение, но вы столкнетесь с трудностями при решении сложных задач реального мира. Многие говорят, что вам нужно знать линейную алгебру, исчисление и т. д. и т. д., но я никогда не изучал их, но я могу работать над машинным обучением.

Материал на английском языке

Подробнее:

Для просмотра ссылок необходимо выполнить Вход или Регистрация

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.