このアプリについて
このアプリは、初心者がインタラクティブなビデオチュートリアルと無料のレッスンを通じて機械学習と人工知能（AI）を学ぶのに最適です。また、このアプリは、非常にユーザーフレンドリーで便利に使用できるサインアッププロセスを必要としません。★このコースで何を学びますか？ ★
1.マスター機械学習、データサイエンティストになり、雇われる
2.強力な機械学習モデルの軍隊を構築し、それらを組み合わせて問題を解決する方法を知っている
3.最新のTensorflow 2.0を使用した深い学習、転送学習、ニューラルネットワーク
4. Google、Apple、Amazon、Metaの使用などの大企業が使用する最新のツールを使用する
5.データサイエンスプロジェクトを管理および利害関係者に提示します
6.各タイプの問題に対して選択する機械学習モデルを学習します
7.実生活のケーススタディと現実の世界で物事がどのように行われるかを理解するプロジェクト
8.データサイエンスワークフローに関しては、ベストプラクティスを学ぶ
9.機械学習アルゴリズムを実装します
10.最新のPython 3を使用してPythonでプログラムする方法を学ぶ
11.機械学習モデルを改善する方法
12.データを事前に処理し、データをクリーンし、大規模なデータを分析することを学びます。
13.データサイエンスと機械学習のための開発者環境のセットアップ
14.時系列データの機械学習
15. MatplotlibやSeabornなどのデータ視覚化ツールを使用して、大きなデータセットを探索します
16.パンダを使用して、大規模なデータセットを探索し、データを書きます
17. numpyとそれが機械学習でどのように使用されるかを学ぶ
18.すべてのコードとノートブックが提供された業界での仕事に応募するためのデータサイエンスおよび機械学習プロジェクトのポートフォリオ
19.プロジェクトで人気のライブラリScikit-Learnを使用することを学ぶ
20.データエンジニアリングと、Hadoop、Spark、Kafkaなどのツールが業界でどのように使用されるかを学びます
21.分類モデリングと回帰モデリングを実行することを学びます
22. TensorflowとKerasを使用して、人工ニューラルネットワークを構築します
23. Apache SparkのMllibで大規模に機械学習を実装する
24.深い学習を使用して画像、データ、および感情を分類する
25.線形回帰、多項式回帰、多変量回帰を使用して予測を行う
26. MatplotlibおよびSeabornによるデータの視覚化
27.強化学習を理解する - そしてPac -Manボットの構築方法
28. K-Meansクラスタリング、サポートベクターマシン（SVM）、KNN、意思決定ツリー、ナイーブベイズ、PCAを使用してデータを分類する
29.アイテムベースとユーザーベースのコラボレーティブフィルタリングを使用して、映画の推奨システムを構築する
30.データサイエンスアルゴリズムを使用して、スパム分類や画像認識などの実際のプロジェクトのデータを分析する
31.業界での仕事に応募するために、データサイエンスプロジェクトのポートフォリオを構築する
32. Tensorflow、Matplotlib、Numpyなど、データサイエンスの最新ツールを使用する方法を理解してください。
33.独自のニューラルネットワークを作成し、それらを使用して深い学習を実行する方法を理解する
34.データの視覚化手法を理解して適用して、大規模なデータセットを探索する
35.コンピューターサイエンス、アルゴリズム、プログラミング、データ、ビッグデータ、人工知能、機械学習、およびデータサイエンスがどのようなものかを真に理解しています。
36.これらの異なるドメインがどのように適合するか、どのように異なるか、マーケティングの綿毛を避ける方法を理解する。
37.機械学習とデータサイエンスが社会に与える影響。
38.コンピューターテクノロジーを本当に理解することで、規模を理解して世界を変えました。
39.機械学習が解決できる問題と、機械学習プロセスがどのように機能するかを知る。
40.機械学習の問題を回避する方法、心を失うことなくそれをうまく実装する方法！
★免責事項★
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★アイコンクレジット★
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