Apa yang akan Anda pelajari
-
Pembelajaran Mesin di Python & R
-
Memiliki intuisi tentang banyak model Pembelajaran Mesin
-
Membuat prediksi yang akurat
-
Membuat analisis yang kuat
-
Buat model Machine Learning yang tangguh
-
Ciptakan nilai tambah yang kuat untuk bisnis Anda
-
Gunakan Pembelajaran Mesin untuk tujuan pribadi
-
Tangani topik tertentu seperti Reinforcement Learning, NLP, dan Deep Learning
-
Tangani teknik lanjutan seperti Pengurangan Dimensi
-
Ketahui model Machine Learning mana yang harus dipilih untuk setiap jenis soal
-
Bangun model Pembelajaran Mesin yang kuat dan ketahui cara menggabungkannya untuk menyelesaikan masalah apa pun
Persyaratan
-
Hanya matematika SMA.
Keterangan
Tertarik dengan bidang Machine Learning? Maka kursus ini untuk Anda!
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 melakukan tutorial Python, atau tutorial 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 Pembelajaran Mesin. Itu disusun dengan cara berikut:
- Bagian 1 – Pemrosesan Awal 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: Batas Keyakinan Atas, Pengambilan Sampel Thompson
- Bagian 7 – Pemrosesan Bahasa Alami: Model bag-of-words dan algoritme untuk NLP
- Bagian 8 – Pembelajaran Mendalam: Jaringan Syaraf Tiruan, Jaringan Syaraf Konvolusional
- Bagian 9 – Pengurangan Dimensi: PCA, LDA, Kernel PCA
- Bagian 10 – Pemilihan Model & Peningkatan: Validasi Silang k-fold, Penyetelan Parameter, Pencarian Kisi, XGBoost
Setiap bagian di dalam setiap bagian adalah independen. Jadi, Anda dapat mengikuti keseluruhan kursus dari awal sampai akhir atau Anda dapat melompat langsung ke bagian tertentu dan mempelajari apa yang Anda butuhkan untuk karier Anda saat ini .
Selain itu, kursus dikemas dengan latihan praktis yang didasarkan pada studi kasus kehidupan nyata . Jadi Anda tidak hanya akan mempelajari teorinya, tetapi Anda juga akan mendapatkan banyak praktik langsung untuk membangun model Anda sendiri.
Dan sebagai bonus, kursus ini menyertakan template 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 pengetahuan matematika minimal SMA dan yang ingin mulai belajar Machine Learning.
- Setiap orang tingkat menengah yang mengetahui dasar-dasar pembelajaran mesin, termasuk algoritme klasik seperti regresi linier atau regresi logistik, tetapi ingin mempelajarinya lebih lanjut dan menjelajahi semua bidang Pembelajaran Mesin yang berbeda.
- Setiap orang yang tidak begitu nyaman dengan pengkodean tetapi tertarik dengan Pembelajaran Mesin dan ingin menerapkannya dengan mudah pada kumpulan data.
- Setiap siswa di perguruan tinggi yang ingin memulai karir di Ilmu Data.
- Setiap analis data yang ingin naik level di Machine Learning.
- Setiap orang yang tidak puas dengan pekerjaannya dan ingin menjadi Ilmuwan Data.
- Setiap orang yang ingin menciptakan nilai tambah bagi bisnis mereka dengan menggunakan alat Machine Learning yang canggih.
