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Data Analytics - Introduzione alla machine Learning - Revised

Sottolineare l'apprendimento automatico e il suo utilizzo in analisi dati con questo corso gratuito di analisi dei dati online.

Data Science
Gratuito
L'apprendimento automatico è una parte essenziale dell'analisi dei dati. Eppure, non molte persone comprendono appieno quello che l'apprendimento automatico è, o come funziona. Questo corso gratuito vi farà salire - a - velocità con i più importanti argomenti di machine learning di oggi. Oltre ad insegnarti l'automazione, il corso copre anche l'apprendimento supervisionato e non supervisionato e vi introdurrà importanti metodi di calcolo per aiutare a trovare informazioni nascoste all'interno dei vostri dati.
  • Durata

    2-3 Oras
  • Valutazione

    Yes
  • Certificazione

    Yes
  • Responsive

    Yes
  • Publisher

    Channel 9

Descrizione

Risultato

Certificazione

View course modules

Description

Questo corso di analisi dei dati online ti farà salire - a - velocità con apprendimento e dati supervisionati, apprendimento e dati non supervisionati, e apprendimento rinforzato. Si otterrà anche una solida comprensione della regressione lineare e dei livelli di confidenza. Sarà illustrato come utilizzare Excel per eseguire una Regressione multipla, e si farà guidare attraverso le formule più importanti in modo chiaro e dettagliato in modo che non ci sia spazio per la confusione o l'errore.

Successivo imparerà i concetti di regolarizzazione e come evitare i programmi di analisi dei dati di montaggio. Sarà poi introdotta per le selezioni di sottoinsieme e verrà visualizzata la modalità di distinzione tra R & sup2 e adattamento R & sup2. Entro la fine del corso, si avrà una chiara comprensione dell'approccio K-NN nell'analisi dei dati e quando questo approccio dovrebbe essere utilizzato.

Se si desidera essere un lavoro professionale nelle aree dell'analisi dei dati o della scienza dei dati, o se si vuole semplicemente imparare di più sui metodi utilizzati nell'apprendimento automatico, non svenire questo corso di analisi dei dati. Il corso sarà utile anche per gli studenti che sono interessati alla scienza informatica e vorrebbe saperne di più sull'analisi dei dati. Quindi, guardate il corso ora e portate avanti i vostri pari!

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Learning Outcomes

Dopo aver completato questo corso sarà possibile:


  • Definisci la differenza tra apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento rinforzato.
  • Spiega quale sia la regressione lineare.
  • Descrivi quando si può utilizzare la regolarizzazione.
  • Distingui tra dati supervisionati e non supervisionati.
  • Definisci quale livello di confidenza è.
  • Explain su come utilizzare Excel per eseguire una Regressione multipla.
  • Selezioni di sottoinsieme Explain.
  • Distingui tra R ² e regolazione R ².
  • Descrivi l'approccio K - NN.

Certification

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