이 앱 정보
이 앱은 초보자가 대화식 비디오 자습서와 무료로 마신 학습 및 인공 지능 (AI)을 배울 수있는 훌륭한 선택입니다. 또한이 앱에는 가입 프로세스가 필요하지 않으므로 사용자 친화적이고 사용하기 편리합니다.★이 과정에서 무엇을 배울 수 있습니까? ★
1. 마스터 머신 러닝, 데이터 과학자가되고 고용됩니다.
2. 강력한 기계 학습 모델의 군대를 구축하고 문제를 해결하기 위해 결합하는 방법을 알고 있습니다.
3. 최신 Tensorflow 2.0을 사용한 딥 러닝, 전송 학습 및 신경망
4. Google, Apple, Amazon 및 Meta 사용과 같은 대기업 회사를 사용하는 최신 도구를 사용하십시오.
5. 데이터 과학 프로젝트를 관리 및 이해 관계자에게 제시합니다
6. 각 유형의 문제에 대해 선택할 머신 러닝 모델에 대해 알아보십시오.
7. 현실 세계에서 일이 어떻게 이루어지는 지 이해하는 실제 사례 연구 및 프로젝트
8. 데이터 과학 워크 플로우와 관련하여 모범 사례 배우기
9. 기계 학습 알고리즘 구현
10. 최신 Python 3을 사용하여 Python에서 프로그래밍하는 방법에 대해 알아보십시오.
11. 기계 학습 모델을 개선하는 방법
12. 프로세스 데이터를 사전하고 데이터를 정리하고 대규모 데이터를 분석하는 방법을 배우십시오.
13. 데이터 과학 및 기계 학습을위한 개발자 환경 설정
14. 시계열 데이터에 대한 기계 학습
15. Matplotlib 및 Seaborn과 같은 데이터 시각화 도구를 사용하여 대규모 데이터 세트 탐색
16. 팬더를 사용하여 대형 데이터 세트와 정면 데이터를 탐색하십시오
17. Numpy와 기계 학습에 어떻게 사용되는지 배우십시오.
18. 모든 코드 및 노트북이 제공된 업계의 일자리를 신청하는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트 포트폴리오
19. 프로젝트에서 인기있는 도서관 Scikit-Learn 사용을 배우십시오.
20. 데이터 엔지니어링 및 Hadoop, Spark 및 Kafka와 같은 도구가 업계에서 사용되는 방법에 대해 알아보십시오.
21. 분류 및 회귀 모델링을 수행하는 법을 배우십시오
22. Tensorflow 및 Keras를 사용하여 인공 신경망을 구축하십시오
23. Apache Spark의 mllib로 대규모 규모로 머신 러닝 구현
24. 딥 러닝을 사용하여 이미지, 데이터 및 감정을 분류
25. 선형 회귀, 다항 회귀 및 다변량 회귀를 사용하여 예측을합니다.
26. Matplotlib 및 Seaborn을 사용한 데이터 시각화
27. 강화 학습 이해 - Pac -Man 봇 구축 방법
28. K-Means 클러스터링, 지원 벡터 머신 (SVM), KNN, 의사 결정 트리, 순진한 베이 및 PCA를 사용하여 데이터를 분류
29. 항목 기반 및 사용자 기반 협업 필터링을 사용하여 영화 추천 시스템 구축
30. 데이터 과학 알고리즘을 사용하여 스팸 분류 및 이미지 인식과 같은 실제 프로젝트의 데이터를 분석합니다.
31. 업계에서 일자리를 신청하기위한 데이터 과학 프로젝트 포트폴리오 구축
32. Tensorflow, Matplotlib, Numpy를 포함한 데이터 과학에서 최신 도구를 사용하는 방법을 이해하십시오.
33. 자신만의 신경망을 만들고 딥 러닝을 수행하는 데 사용하는 방법을 이해하십시오.
34. 대규모 데이터 세트를 탐색하기 위해 데이터 시각화 기술을 이해하고 적용하십시오.
35. 컴퓨터 과학, 알고리즘, 프로그래밍, 데이터, 빅 데이터, 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 과학이 무엇인지 진정으로 이해합니다.
36. 이러한 다른 도메인이 어떻게 맞는 지, 어떻게 다른지, 마케팅 보풀을 피하는 방법을 이해합니다.
37. 기계 학습 및 데이터 과학이 사회에 미치는 영향.
38. 컴퓨터 기술을 실제로 이해하기 위해서는 규모에 대한 인식으로 세상을 변화 시켰습니다.
39. 기계 학습이 해결할 수있는 문제와 기계 학습 프로세스의 작동 방식을 아는 것.
40. 머신 러닝 문제를 피하고 마음을 잃지 않고 성공적으로 구현하는 방법!
★ 면책 조항 ★
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★ 아이콘 크레딧 ★
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