Machine Learning - Python & R In Data Science for Android APK

ဖော်ပြချက်

အခမဲ့ udemy သင်တန်းအပြည့်အစုံ။

သင်ယူရမယ့်အရာ

Python & R တွင် Master Machine Learning

Machine Learning မော်ဒယ်များစွာ၏ ကြီးမားသော ထိုးထွင်းသိမြင်မှုကို ရယူလိုက်ပါ။

တိကျသောခန့်မှန်းချက်များပြုလုပ်ပါ။

အားကောင်းသော ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု ပြုလုပ်ပါ။

ခိုင်မာသော Machine Learning မော်ဒယ်များကို ပြုလုပ်ပါ။

သင့်လုပ်ငန်းအတွက် ခိုင်မာသောတန်ဖိုးကို ဖန်တီးပါ။

ကိုယ်ပိုင်ရည်ရွယ်ချက်အတွက် Machine Learning ကိုသုံးပါ။

Reinforcement Learning၊ NLP နှင့် Deep Learning ကဲ့သို့သော သီးခြားအကြောင်းအရာများကို ကိုင်တွယ်ပါ။

Dimensionality Reduction ကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်နည်းပညာများကို ကိုင်တွယ်ပါ။

ပြဿနာအမျိုးအစားတစ်ခုစီအတွက် မည်သည့် Machine Learning မော်ဒယ်ကို ရွေးချယ်ရမည်ကို သိပါ။

အစွမ်းထက်သော Machine Learning မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ပြီး ပြဿနာတိုင်းကို ဖြေရှင်းရန် ၎င်းတို့ကို မည်သို့ပေါင်းစပ်ရမည်ကို သိရှိပါ။

ဖော်ပြချက်

Machine Learning နယ်ပယ်ကို စိတ်ဝင်စားပါသလား။ ဒါဆိုရင် ဒီသင်တန်းက သင့်အတွက်ပါ။

ဤသင်တန်းကို ပရော်ဖက်ရှင်နယ် Data Scientists နှစ်ဦးမှ ဒီဇိုင်းဆွဲထားသောကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏အသိပညာကို မျှဝေကာ ရှုပ်ထွေးသောသီအိုရီများ၊ algorithms နှင့် coding libraries များကို ရိုးရှင်းသောနည်းဖြင့် လေ့လာနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့သည် သင့်အား Machine Learning ၏ကမ္ဘာသို့ အဆင့်ဆင့် လျှောက်လှမ်းပါမည်။ သင်ခန်းစာတိုင်းတွင် သင်သည် ကျွမ်းကျင်မှုအသစ်များကို ပြုစုပျိုးထောင်ပြီး ဤစိန်ခေါ်မှုနှင့် အကျိုးအမြတ်များသော Data Science နယ်ပယ်ခွဲကို နားလည်မှု တိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။

ဤသင်တန်းသည် ပျော်စရာနှင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ကောင်းသော်လည်း တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ကျွန်ုပ်တို့သည် Machine Learning သို့ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ဝင်ရောက်လေ့လာပါသည်။ ၎င်းကို အောက်ပါနည်းလမ်းဖြင့် ဖွဲ့စည်းထားပါသည်။

အပိုင်း 1 - ဒေတာကို ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း။

အပိုင်း 2 - ဆုတ်ယုတ်မှု- ရိုးရှင်းသော မျဉ်းကြောင်းဆုတ်ယုတ်မှု၊ မျဉ်းကြောင်းမျိုးစုံ ဆုတ်ယုတ်မှု၊ သာတူညီမျှ ဆုတ်ယုတ်မှု၊ SVR၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင် ဆုတ်ယုတ်မှု၊ ကျပန်းသစ်တော ဆုတ်ယုတ်မှု

အပိုင်း 3 - အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှု၊ K-NN၊ SVM၊ Kernel SVM၊ Naive Bayes၊ ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်အမျိုးအစားခွဲခြင်း၊ ကျပန်းသစ်တောအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း

အပိုင်း 4 - Clustering- K-Means၊ Hierarchical Clustering

အပိုင်း 5 - အသင်းအဖွဲ့စည်းမျဉ်း သင်ယူခြင်း- Apriori၊ Eclat

အပိုင်း 6 - အားဖြည့်သင်ယူမှု- အထက်တန်းယုံကြည်မှုဘောင်၊ Thompson နမူနာပုံစံ

အပိုင်း 7 - သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်း- NLP အတွက် စကားလုံးအိတ်စဥ်ပုံစံနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ

အပိုင်း 8 - နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူခြင်း- အာရုံကြောအတု ကွန်ရက်များ၊ အာရုံကြော ကွန်ရက်များ

အပိုင်း 9 - Dimensionality လျှော့ချရေး- PCA၊ LDA၊ Kernel PCA

အပိုင်း 10 - မော်ဒယ်ရွေးချယ်မှုနှင့် မြှင့်တင်ခြင်း- k-fold Cross Validation၊ Parameter Tuning၊ Grid Search၊ XGBoost

ထို့အပြင် သင်တန်းတွင် လက်တွေ့ဘဝနမူနာများကို အခြေခံထားသည့် လက်တွေ့လေ့ကျင့်ခန်းများ ပါဝင်သည်။ ဒါကြောင့် သီအိုရီကို သင်ယူရုံသာမကဘဲ သင့်ကိုယ်ပိုင် မော်ဒယ်လ်တွေကို တည်ဆောက်ရာမှာ လက်တွေ့အလေ့အကျင့်အချို့ကိုလည်း ရရှိမှာဖြစ်ပါတယ်။

ထို့အပြင် ဘောနပ်စ်အနေဖြင့်၊ ဤသင်တန်းတွင် သင့်ကိုယ်ပိုင်ပရောဂျက်များတွင် သင်ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး အသုံးပြုနိုင်သည့် Python နှင့် R ကုဒ်ပုံစံများ ပါ၀င်ပါသည်။

ဒီသင်တန်းက ဘယ်သူ့အတွက်လဲ။

Machine Learning ကို စိတ်ဝင်စားသူတိုင်း။

သင်္ချာဘာသာရပ်တွင် အနည်းဆုံး အထက်တန်း အသိပညာရှိပြီး Machine Learning ကို စတင်လေ့လာလိုသော ကျောင်းသား၊

linear regression သို့မဟုတ် logistic regression ကဲ့သို့သော classical regression ကဲ့သို့သော classical algorithms များအပါအဝင် machine learning ၏ အခြေခံများကို သိရှိသည့် အလယ်အလတ်အဆင့်ရှိသူများ၊ သို့သော် ၎င်းအကြောင်းကို ပိုမိုလေ့လာလိုပြီး Machine Learning ၏ မတူညီသောနယ်ပယ်အားလုံးကို စူးစမ်းလေ့လာလိုသူများ။

ကုဒ်ရေးနည်းနဲ့ သိပ်မအဆင်ပြေပေမယ့် Machine Learning ကို စိတ်ဝင်စားပြီး dataset တွေမှာ အလွယ်တကူ အသုံးချလိုသူတိုင်း။

Data Science တွင် အသက်မွေးဝမ်းကြောင်းပြုလိုသော ကောလိပ်ရှိ ကျောင်းသားတိုင်း။

Machine Learning တွင် အဆင့်မြှင့်လိုသော ဒေတာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူတိုင်း။

မိမိတို့၏အလုပ်အပေါ် မကျေနပ်သူများနှင့် Data Scientist ဖြစ်ချင်သူတိုင်း။

အစွမ်းထက်သော Machine Learning ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်းအတွက် အပိုတန်ဖိုးများ ဖန်တီးလိုသူတိုင်း။