Bangun 10 Proyek Praktis dan Tingkatkan Keterampilan Anda dalam Machine Learning Menggunakan Python dan Scikit Learn
Apa yang akan Anda pelajari
-
Terapkan model pembelajaran mesin tingkat lanjut untuk melakukan analisis sentimen dan mengklasifikasikan ulasan pelanggan seperti ulasan produk Amazon Alexa
-
Memahami teori dan intuisi di balik beberapa algoritma pembelajaran mesin seperti K-Nearest Neighbours, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, dan Logistic Regression
-
Menerapkan algoritme klasifikasi di Scikit-Learn for K-Nearest Neighbours, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, dan Logistic Regression
-
Buat pengklasifikasi spam email menggunakan Teknik klasifikasi Naive Bayes
-
Menerapkan model pembelajaran mesin ke aplikasi Perawatan Kesehatan seperti klasifikasi penyakit Kanker dan Kifosis
-
Kembangkan Model untuk memprediksi perilaku pelanggan terhadap Iklan Facebook yang ditargetkan
-
Klasifikasi data menggunakan K-Nearest Neighbours, Support Vector Machines (SVM), Decision Trees, Random Forest, Naive Bayes, dan Logistic Regression
-
Buat fitur di dalam toko untuk memprediksi ukuran pelanggan menggunakan fitur mereka
-
Kembangkan pengklasifikasi deteksi penipuan menggunakan Teknik Machine Learning
-
Perpustakaan Master Python Seaborn untuk plot statistik
-
Pahami perbedaan antara Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, dan Kecerdasan Buatan
-
Lakukan rekayasa fitur dan bersihkan data pelatihan dan pengujian Anda untuk menghapus pencilan
-
Master Python dan Scikit-Learn untuk Ilmu Data dan Pembelajaran Mesin
-
Belajar menggunakan pustaka Python Matplotlib untuk Plotting data
Persyaratan
-
Pengetahuan dasar Pemrograman Python Diajarkan
-
Pengguna komputer berpengalaman
Deskripsi
Apakah Anda siap untuk menguasai teknik Pembelajaran Mesin dan memulai karir Anda sebagai Ilmuwan Data ?!



