মেশিন লার্নিং এজেড: ডেটা সায়েন্সে ব্যবহারিক পাইথন এবং আর- MOOC- Udemy যাচাই করা তালিকা

মেশিন লার্নিং ক্ষেত্রে আগ্রহী? তাহলে এই কোর্সটি আপনার জন্য! এই কোর্সটি দুটি পেশাদার ডেটা বিজ্ঞানী দ্বারা ডিজাইন করা হয়েছে যাতে আমরা আমাদের জ্ঞান ভাগ করে নিতে পারি এবং আপনাকে জটিল তত্ত্ব, অ্যালগরিদম এবং কোডিং লাইব্রেরিগুলি সহজ উপায়ে শিখতে সাহায্য করতে পারি।

আমরা আপনাকে মেশিন লার্নিংয়ের জগতে ধাপে ধাপে গাইড করব।

প্রতিটি টিউটোরিয়ালের সাথে, আপনি নতুন দক্ষতা বিকাশ করবেন এবং ডেটা বিজ্ঞানের এই চ্যালেঞ্জিং কিন্তু লাভজনক সাবফিল্ড সম্পর্কে আপনার বোঝার উন্নতি করবেন।

এই কোর্সটি মজাদার এবং উত্তেজনাপূর্ণ, কিন্তু একই সাথে, আমরা মেশিন লার্নিং-এ গভীর মনোযোগ দিই।

এটি নিম্নরূপ গঠন করা হয়েছে: পার্ট 1 - ডেটা প্রিপ্রসেসিং পার্ট 2 - রিগ্রেশন: সিম্পল লিনিয়ার রিগ্রেশন, একাধিক লিনিয়ার রিগ্রেশন, পলিনমিয়াল রিগ্রেশন, SVR, ডিসিশন ট্রি রিগ্রেশন, র্যান্ডম ফরেস্ট রিগ্রেশন পার্ট 3 - শ্রেণীবিভাগ: লজিস্টিক রিগ্রেশন, K -NN, SVM, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree Classification, Random Forest Classification Part 4 - ক্লাস্টারিং: K-Means, Hierarchical Clustering Part 5 - Association Rule Learning: Apriori, Eclat Part 6 - Reinforcement by Learning: Upper Confidence Limit, Thompson Sampling -7 প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ: NLP পার্ট 8 এর জন্য ব্যাগ-অফ-ওয়ার্ড মডেল অ্যালগরিদম - গভীর শিক্ষা: কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক, কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক পার্ট 9 - মাত্রা হ্রাস: PCA, LDA, কোর PC পার্ট 10 - মডেল নির্বাচন এবং শক্তিশালীকরণ: k-fold cross - বৈধতা, প্যারামিটার টিউনিং, গ্রিড অনুসন্ধান, XGBoost এছাড়াও, cu আরএসও বাস্তব জীবনের উদাহরণের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারিক অনুশীলনে পরিপূর্ণ।

সুতরাং আপনি শুধুমাত্র তত্ত্ব শিখবেন না, আপনার নিজের মডেল তৈরি করার কিছু অনুশীলনও পাবেন।

এবং বোনাস হিসাবে, এই কোর্সে পাইথন এবং Rcode টেমপ্লেট রয়েছে যা আপনি ডাউনলোড করতে এবং আপনার নিজের প্রকল্পগুলিতে ব্যবহার করতে পারেন।

প্রধান আপডেট (জুন 2020): TENSORFLOW .0 টপ গ্রেডিয়েন্ট বুস্টিং মডেলগুলিতে এনকোড করা সমস্ত EEP লার্নিং কোড, যার মধ্যে XGBOST এবং এমনকি ক্যাটবুস্টও রয়েছে৷