Source Code

Kursus/Jasa/Bimbingan Skripsi/Tesis/Disertasi Python | Machine Learning A-Z: AI, Python & R + ChatGPT

Pelajari cara membuat Algoritma Pembelajaran Mesin dalam Python dan R dari dua pakar Ilmu Data. Termasuk templat kode.

Yang akan Anda pelajari

  • Kuasai Pembelajaran Mesin pada Python & R
  • Memiliki intuisi yang hebat tentang banyak model Pembelajaran Mesin
  • Membuat prediksi yang akurat
  • Buatlah analisis yang kuat
  • Membuat model Pembelajaran Mesin yang kuat
  • Ciptakan nilai tambah yang kuat untuk bisnis Anda
  • Gunakan Pembelajaran Mesin untuk tujuan pribadi
  • Menangani topik spesifik seperti Reinforcement Learning, NLP, dan Deep Learning
  • Menangani teknik tingkat lanjut seperti Pengurangan Dimensi
  • Ketahui model Pembelajaran Mesin mana yang harus dipilih untuk setiap jenis masalah
  • Bangun pasukan model Pembelajaran Mesin yang kuat dan ketahui cara menggabungkannya untuk memecahkan masalah apa pun

Deskripsi

Tertarik dengan bidang Machine Learning? Kursus ini cocok untuk Anda!

Kursus ini telah dirancang sehingga kami dapat berbagi pengetahuan dan membantu Anda mempelajari teori, algoritma, dan pustaka pengkodean yang rumit dengan cara yang sederhana.

Kami akan memandu Anda selangkah demi selangkah ke Dunia Pembelajaran Mesin. Dengan setiap materi, Anda akan mengembangkan keterampilan baru dan meningkatkan pemahaman Anda tentang subbidang Ilmu Data yang menantang namun menguntungkan ini.

Kursus ini dapat diselesaikan dengan mengikuti materi Python, atau materi R, atau keduanya – Python & R. Pilih bahasa pemrograman yang Anda butuhkan untuk karier Anda.

Kursus ini menyenangkan dan mengasyikkan, dan pada saat yang sama, kami mendalami Machine Learning secara mendalam. Kursus ini disusun dengan cara berikut:

  • Bagian 1 – Praproses Data
  • Bagian 2 – Regresi: Regresi Linier Sederhana, Regresi Linier Berganda, Regresi Polinomial, SVR, Regresi Pohon Keputusan, Regresi Hutan Acak
  • Bagian 3 – Klasifikasi: Regresi Logistik, K-NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Klasifikasi Pohon Keputusan, Klasifikasi Hutan Acak
  • Bagian 4 – Pengelompokan: K-Means, Pengelompokan Hirarkis
  • Bagian 5 – Pembelajaran Aturan Asosiasi: Apriori, Eclat
  • Bagian 6 – Pembelajaran Penguatan: Batasan Kepercayaan Atas, Pengambilan Sampel Thompson
  • Bagian 7 – Pemrosesan Bahasa Alami: Model bag-of-words dan algoritma untuk NLP
  • Bagian 8 – Pembelajaran Mendalam: Jaringan Syaraf Tiruan, Jaringan Syaraf Konvolusional
  • Bagian 9 – Pengurangan Dimensionalitas: PCA, LDA, Kernel PCA
  • Bagian 10 – Pemilihan & Peningkatan Model: Validasi Silang k-fold, Penyetelan Parameter, Pencarian Grid, XGBoost

Setiap bagian di dalam setiap bagian bersifat independen. Jadi, Anda dapat mengikuti seluruh kursus dari awal hingga akhir atau Anda dapat langsung masuk ke bagian tertentu dan mempelajari apa yang Anda butuhkan untuk karier Anda saat ini .

Selain itu, kursus ini dilengkapi dengan latihan praktis yang didasarkan pada studi kasus nyata . Jadi, Anda tidak hanya akan mempelajari teori, tetapi juga akan mendapatkan banyak praktik langsung dalam membangun model Anda sendiri.

Dan yang terakhir namun tidak kalah pentingnya, kursus ini menyertakan templat kode Python dan R yang dapat Anda unduh dan gunakan pada proyek Anda sendiri.

Untuk siapa kursus ini:

  • Siapa pun yang tertarik dengan Pembelajaran Mesin.
  • Siswa yang memiliki setidaknya pengetahuan matematika sekolah menengah atas dan ingin mulai mempelajari Pembelajaran Mesin.
  • Setiap orang tingkat menengah yang mengetahui dasar-dasar pembelajaran mesin, termasuk algoritma klasik seperti regresi linier atau regresi logistik, tetapi ingin mempelajarinya lebih lanjut dan menjelajahi semua bidang Pembelajaran Mesin yang berbeda.
  • Siapa pun yang tidak begitu nyaman dengan pengkodean tetapi tertarik dengan Pembelajaran Mesin dan ingin menerapkannya dengan mudah pada kumpulan data.
  • Setiap mahasiswa yang ingin memulai karier di bidang Ilmu Data.
  • Analis data mana pun yang ingin naik level dalam Pembelajaran Mesin.
  • Siapa pun yang tidak puas dengan pekerjaannya dan ingin menjadi Ilmuwan Data.
  • Setiap orang yang ingin menciptakan nilai tambah bagi bisnis mereka dengan menggunakan alat Pembelajaran Mesin yang canggih.

Related Articles

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

Back to top button