Machine Learning Lengkap dengan R Studio – ML untuk tahun 2021 Kupon Udemy Gratis

 

Machine Learning Lengkap dengan R Studio – ML untuk tahun 2021

Regresi Linear & Logistik, Pohon Keputusan, XGBoost, SVM & model ML lainnya dalam bahasa pemrograman R – R studio

Apa yang akan Anda pelajari

☑ Pelajari cara memecahkan masalah kehidupan nyata menggunakan teknik pembelajaran Mesin

☑ Model Pembelajaran Mesin seperti Regresi Linier, Regresi Logistik, KNN dll.

☑ Model Pembelajaran Mesin Tingkat Lanjut seperti Pohon keputusan, XGBoost, Random Forest, SVM, dll.

☑ Memahami dasar-dasar statistik dan konsep Machine Learning

☑ Cara melakukan operasi statistik dasar dan menjalankan model ML di R

☑ Pengetahuan mendalam tentang pengumpulan data dan preprocessing data untuk masalah Machine Learning

☑ Cara mengubah masalah bisnis menjadi masalah pembelajaran Mesin

Topik

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

ANALISIS REGRESI

R

POHON KEPUTUSAN

Deskripsi

Anda sedang mencari kursus Machine Learning lengkap yang dapat membantu Anda memulai karir yang sukses di bidang Data Science & Machine Learning, bukan?

Anda telah menemukan kursus Machine Learning yang tepat!

Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu :

· Percaya diri membangun model Machine Learning prediktif untuk memecahkan masalah bisnis dan membuat strategi bisnis

· Menjawab pertanyaan wawancara terkait Machine Learning

· Berpartisipasi dan tampil dalam kompetisi Analisis Data online seperti kompetisi Kaggle

Lihat daftar isi di bawah ini untuk melihat semua model Machine Learning yang akan Anda pelajari.

Bagaimana kursus ini akan membantu Anda?

Sebuah diverifikasi Sertifikat Kelulusan disajikan untuk semua siswa yang melakukan Mesin ini dasar-dasar belajar saja.

Jika Anda seorang manajer bisnis atau eksekutif, atau siswa yang ingin belajar dan menerapkan pembelajaran mesin dalam masalah bisnis dunia nyata, kursus ini akan memberi Anda dasar yang kuat untuk itu dengan mengajari Anda teknik pembelajaran mesin yang paling populer.

Mengapa Anda harus memilih kursus ini?

Kursus ini mencakup semua langkah yang harus diambil seseorang saat memecahkan masalah bisnis melalui regresi linier.

Sebagian besar kursus hanya berfokus pada pengajaran bagaimana menjalankan analisis tetapi kami percaya bahwa apa yang terjadi sebelum dan sesudah menjalankan analisis bahkan lebih penting, yaitu sebelum menjalankan analisis, sangat penting bagi Anda untuk memiliki data yang benar dan melakukan beberapa pemrosesan sebelumnya. Dan setelah menjalankan analisis, Anda harus dapat menilai seberapa bagus model Anda dan menginterpretasikan hasilnya untuk benar-benar dapat membantu bisnis Anda.

Apa yang membuat kami memenuhi syarat untuk mengajari Anda?

Kursus ini diajarkan oleh Abhishek dan Pukhraj. Sebagai manajer di perusahaan Konsultan Analisis Global, kami telah membantu bisnis menyelesaikan masalah bisnis mereka menggunakan teknik pembelajaran mesin dan kami telah menggunakan pengalaman kami untuk memasukkan aspek praktis analisis data dalam kursus ini

Kami juga pembuat beberapa kursus online paling populer – dengan lebih dari 150.000 pendaftaran dan ribuan ulasan bintang 5 seperti ini:

Ini sangat bagus, saya suka fakta bahwa semua penjelasan yang diberikan dapat dipahami oleh orang awam – Joshua

Terima kasih Penulis untuk kursus yang luar biasa ini. Anda adalah yang terbaik dan kursus ini bernilai berapa pun harganya. – Bunga aster

Janji kita

Mengajar siswa kami adalah tugas kami dan kami berkomitmen untuk itu. Jika Anda memiliki pertanyaan tentang konten kursus, lembar latihan, atau apa pun yang terkait dengan topik apa pun, Anda selalu dapat memposting pertanyaan dalam kursus atau mengirim pesan langsung kepada kami.

Unduh file Latihan, ikuti Kuis, dan selesaikan Tugas

Dengan setiap kuliah, ada catatan kelas yang dilampirkan untuk Anda ikuti. Anda juga dapat mengikuti kuis untuk memeriksa pemahaman Anda tentang konsep. Setiap bagian berisi tugas praktik bagi Anda untuk menerapkan pembelajaran Anda secara praktis.

Di bawah ini adalah daftar FAQ populer dari siswa yang ingin memulai perjalanan machine learning mereka-

Apa itu Pembelajaran Mesin? ( Machine Learning)? 

Pembelajaran Mesin adalah bidang ilmu komputer yang memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ini adalah cabang kecerdasan buatan yang didasarkan pada gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang minimal.

Apa langkah-langkah yang harus saya ikuti untuk dapat membuat model Machine Learning?

Anda dapat membagi proses belajar Anda menjadi 3 bagian:

Statistik dan Probabilitas – Menerapkan teknik pembelajaran Mesin membutuhkan pengetahuan dasar tentang Statistik dan konsep probabilitas. Bagian kedua dari kursus ini mencakup bagian ini.

Memahami Machine learning – Bagian keempat membantu Anda memahami istilah dan konsep yang terkait dengan Machine learning dan memberi Anda langkah-langkah yang harus diikuti untuk membuat model machine learning

Pengalaman Pemrograman – Bagian penting dari pembelajaran mesin adalah pemrograman. Python dan R jelas menonjol untuk menjadi yang terdepan dalam beberapa hari terakhir. Bagian ketiga akan membantu Anda mengatur lingkungan Python dan mengajari Anda beberapa operasi dasar. Di bagian selanjutnya ada video tentang bagaimana menerapkan setiap konsep yang diajarkan dalam kuliah teori dengan Python

Memahami model – Penutup bagian kelima dan keenam Model klasifikasi dan dengan setiap kuliah teori hadir kuliah praktis yang sesuai di mana kami benar-benar menjalankan setiap kueri dengan Anda.

Mengapa menggunakan R untuk Machine Learning?

Memahami R adalah salah satu keterampilan berharga yang dibutuhkan untuk berkarir di Pembelajaran Mesin. Berikut adalah beberapa alasan mengapa Anda harus mempelajari Machine learning di R

1. Ini adalah bahasa populer untuk Machine Learning di perusahaan teknologi ternama. Hampir semuanya mempekerjakan data scientist yang menggunakan R. Facebook, misalnya, menggunakan R untuk melakukan analisis perilaku dengan data kiriman pengguna. Google menggunakan R untuk menilai keefektifan iklan dan membuat perkiraan ekonomi. Dan omong-omong, ini bukan hanya perusahaan teknologi: R digunakan di perusahaan analisis dan konsultasi, bank dan lembaga keuangan lainnya, lembaga akademis dan laboratorium penelitian, dan hampir di semua tempat lain, data perlu dianalisis dan divisualisasikan.

2. Mempelajari dasar-dasar ilmu data bisa dibilang lebih mudah di R. R memiliki keuntungan besar: ia dirancang khusus dengan manipulasi dan analisis data dalam pikiran.

3. Paket luar biasa yang membuat hidup Anda lebih mudah. Karena R dirancang dengan mempertimbangkan analisis statistik, R memiliki ekosistem paket yang fantastis dan sumber daya lain yang bagus untuk ilmu data.

4. Komunitas ilmuwan data dan ahli statistik yang kuat dan berkembang. Saat bidang ilmu data telah meledak, R telah meledak bersamanya, menjadi salah satu bahasa dengan pertumbuhan tercepat di dunia (sebagaimana diukur oleh StackOverflow). Itu berarti mudah untuk menemukan jawaban atas pertanyaan dan panduan komunitas saat Anda mengerjakan proyek di R.

5. Letakkan alat lain di toolkit Anda. Tidak ada satu bahasa pun yang akan menjadi alat yang tepat untuk setiap pekerjaan. Menambahkan R ke repertoar Anda akan membuat beberapa proyek lebih mudah – dan tentu saja, itu juga akan membuat Anda menjadi karyawan yang lebih fleksibel dan dapat dipasarkan saat Anda mencari pekerjaan di bidang ilmu data.

Apa perbedaan antara Data Mining, Machine Learning, dan Deep Learning?

Sederhananya, pembelajaran mesin dan penambangan data menggunakan algoritme dan teknik yang sama dengan penambangan data, kecuali jenis prediksinya bervariasi. Saat data mining menemukan pola dan pengetahuan yang sebelumnya tidak diketahui, pembelajaran mesin mereproduksi pola dan pengetahuan yang diketahui — dan selanjutnya secara otomatis menerapkan informasi tersebut ke data, pengambilan keputusan, dan tindakan.

Pembelajaran mendalam, di sisi lain, menggunakan daya komputasi tingkat lanjut dan jenis jaringan saraf khusus dan menerapkannya pada sejumlah besar data untuk mempelajari, memahami, dan mengidentifikasi pola yang rumit. Terjemahan bahasa otomatis dan diagnosis medis adalah contoh pembelajaran mendalam.

Kandungan

Selamat datang di kursus

pengantar

Sumber daya kursus: Catatan dan Kumpulan Data (Bagian 1)

Menyiapkan R Studio dan kursus kilat R.

Memasang studio R dan R.

Dasar-dasar R dan R studio

Paket di R

Memasukkan data bagian 1: Dataset bawaan dari R

Memasukkan data bagian 2: Entri data manual

Memasukkan data bagian 3: Mengimpor dari CSV atau file Teks

Membuat Barplots di R

Membuat Histogram di R

Dasar-dasar Statistik

Jenis Data

Jenis Statistik

Menjelaskan data secara grafis

Ukuran Pusat

Ukuran Dispersi

Pengenalan ke Machine Learning

Pengantar Pembelajaran Mesin

Membangun Model Machine Learning

Kuis: Pengantar Pembelajaran Mesin

Pengolahan Data Awal untuk Analisis Regresi

Mengumpulkan Pengetahuan Bisnis

Eksplorasi Data

Data dan Kamus Data

Mengimpor dataset ke R

Analisis Univariat dan EDD

EDD di R

Pengobatan Outlier

Perawatan Outlier di R

Imputasi Nilai Hilang

Imputasi Nilai Hilang di R

Musiman dalam Data

Analisis Bi-variate dan Transformasi Variabel

Transformasi variabel di R

Variabel Tidak Dapat Digunakan

Pembuatan variabel tiruan: Menangani data kualitatif

Pembuatan variabel tiruan di R

Matriks Korelasi dan hubungan sebab-akibat

Korelasi Matriks di R

Model Regresi Linier

Pernyataan masalah

Persamaan dasar dan metode OLS (Ordinary Least Squared)

Menilai Akurasi koefisien yang diprediksi

Menilai Akurasi Model – RSE dan R kuadrat

Regresi Linier Sederhana di R

Regresi Linear Berganda

F – statistik

Hasil interpretasi untuk Variabel kategoris

Regresi Linear Berganda di R

Ulangan

Split Test-Train

Pertukaran Bias Varians

Test-Train Split di R

Model regresi selain OLS

Model linier selain OLS

Teknik Pemilihan Subset

Pilihan subset di R

Metode penyusutan – Regresi Ridge dan Lasso

Ridge regresi dan Lasso di R

Model Klasifikasi: Persiapan Data

Data dan Kamus Data

Sumber daya kursus: Catatan dan Kumpulan Data

Mengimpor dataset ke R

EDD di R

Perawatan Outlier di R

Imputasi Nilai Hilang di R

Transformasi variabel di R

Pembuatan variabel tiruan di R

Tiga model klasifikasi

Tiga Pengklasifikasi dan pernyataan masalah

Mengapa kita tidak dapat menggunakan Regresi Linier?

Regresi logistik

Regresi logistik

Pelatihan model Logistik Sederhana di R

Hasil Regresi Logistik Sederhana

Logistik dengan banyak prediktor

Melatih model logistik multi prediktor di R

Confusion Matrix

Mengevaluasi kinerja Model

Memprediksi probabilitas, menetapkan kelas dan membuat Confusion Matrix

Analisis Diskriminan Linier

Analisis Diskriminan Linier

Analisis Diskriminan Linier di R

K-Tetangga Terdekat

Test-Train Split

Test-Train Split di R

Pengklasifikasi K-Nearest Neighbours

K-Tetangga Terdekat di R

Membandingkan hasil dari 3 model

Memahami hasil model klasifikasi

Ringkasan dari ketiga model

Pohon Keputusan Sederhana

Dasar-dasar Pohon Keputusan

Memahami Pohon Regresi

Kriteria penghentian untuk mengendalikan pertumbuhan pohon

Kumpulan Data untuk bagian ini

Sumber daya kursus: Catatan dan Kumpulan Data

Mengimpor kumpulan Data ke R

Membagi Data menjadi Set Tes dan Pelatihan di R

Membangun Pohon Regresi di R

Memangkas pohon

Memangkas Pohon di R

Pohon Klasifikasi Sederhana

Klasifikasi Pohon

Kumpulan Data untuk masalah Klasifikasi

Membangun Pohon klasifikasi di R

Keuntungan dan Kerugian dari Pohon Keputusan

Teknik Ensemble 1 – Bagging

Mengantongi

Mengantongi di R

Teknik Ensemble 2 – Random Forest

Teknik Random Forest

Random Forest di R

Teknik ensemble 3 – GBM, AdaBoost dan XGBoost

Teknik meningkatkan

Peningkatan Gradien di R

AdaBoosting di R

XGBoosting di R

Pengklasifikasi Margin Maksimum

Aliran konten

Konsep Hyperplane

Pengklasifikasi Margin Maksimum

Batasan Pengklasifikasi Margin Maksimum

Mendukung Pengklasifikasi Vektor

Mendukung pengklasifikasi Vektor

Batasan Pengklasifikasi Vektor Dukungan

Mendukung Mesin Vektor

Mesin Vektor Dukungan Berbasis Kernel

Membuat Model Mesin Support Vector di R

Kumpulan Data untuk masalah Klasifikasi

Sumber daya kursus: Catatan dan Kumpulan Data

Mengimpor Data ke R

Test-Train Split

Klasifikasi model SVM menggunakan Linear Kernel

Penyetelan Hyperparameter untuk Linear Kernel

Kernel Polinomial dengan Tuning Hyperparameter

Kernel Radial dengan Tuning Hyperparameter

Kumpulan Data untuk masalah Regresi

Model Regresi berbasis SVM di R

Kesimpulan

Kesimpulan Kursus

Kuliah Bonus

ENROLL NOW

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *

nv-author-image

Abraham Yusuf

Owner Santri Salafi Academy & BitsanID Cyber Crypto