Kupon Udemy Kursus Logistic Regression in R Studio Machine Dan Deep Learning Gratis Udemy

Logistic Regression in R Studio
Logistic regression in R Studio tutorial for beginners. You can do Predictive modeling using R Studio after this course.
Regresi Logistik di R Studio
Regresi logistik dalam tutorial R Studio untuk pemula. Anda dapat melakukan pemodelan Prediktif menggunakan R Studio setelah kursus ini.

Deskripsi

Anda sedang mencari kursus pemodelan Klasifikasi lengkap yang mengajarkan semua yang Anda butuhkan untuk membuat model Klasifikasi di R, bukan?
Anda telah menemukan kursus pemodelan Klasifikasi yang tepat yang mencakup regresi logistik, LDA, dan kNN di R studio!
Setelah menyelesaikan kursus ini, Anda akan mampu :
· Mengidentifikasi masalah bisnis yang dapat diselesaikan dengan menggunakan teknik pemodelan Klasifikasi Machine Learning.
· Buat model pemodelan Klasifikasi yang berbeda di R dan bandingkan kinerjanya.
· Berlatih, berdiskusi, dan memahami konsep Machine Learning dengan percaya diri

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 Klasifikasi pembelajaran mesin yang paling populer, seperti Regresi Logistik, Analisis Diskriminan Linier dan KNN

Mengapa Anda harus memilih kursus ini?

Kursus ini mencakup semua langkah yang harus diambil seseorang saat memecahkan masalah bisnis menggunakan teknik klasifikasi.
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 memecahkan 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.
Apa yang tercakup dalam kursus ini?
Kursus ini mengajarkan Anda semua langkah membuat model Regresi Linier, yang merupakan model Pembelajaran Mesin paling populer, untuk memecahkan masalah bisnis.
Di bawah ini adalah isi kursus kursus ini tentang Regresi Linier:
· Bagian 1 – Dasar-dasar Statistik
Bagian ini dibagi menjadi lima kuliah yang berbeda mulai dari jenis data kemudian jenis statistik kemudian representasi grafis untuk mendeskripsikan data dan kemudian kuliah tentang pengukuran center seperti mean median dan mode dan terakhir pengukuran dispersi seperti range dan standar deviasi.
· Bagian 2 – R dasar
Bagian ini akan membantu Anda menyiapkan studio R dan R di sistem Anda dan ini akan mengajari Anda cara melakukan beberapa operasi dasar di R.
· Bagian 3 – Pengantar Machine Learning
Di bagian ini kita akan belajar – Apa arti dari Machine Learning. Apa arti atau istilah berbeda yang terkait dengan pembelajaran mesin? Anda akan melihat beberapa contoh sehingga Anda memahami apa sebenarnya pembelajaran mesin itu. Ini juga berisi langkah-langkah yang terlibat dalam membuat model pembelajaran mesin, bukan hanya model linier, model pembelajaran mesin apa pun.
· Bagian 4 – Pengolahan Awal Data
Pada bagian ini Anda akan mempelajari tindakan apa yang perlu Anda ambil selangkah demi selangkah untuk mendapatkan data dan kemudian mempersiapkannya untuk analisis. Langkah-langkah ini sangat penting.
Kita mulai dengan memahami pentingnya pengetahuan bisnis kemudian kita akan melihat bagaimana melakukan eksplorasi data. Kami belajar bagaimana melakukan analisis uni-variate dan analisis bi-variate kemudian kami membahas topik-topik seperti perlakuan outlier dan imputasi nilai yang hilang.
· Bagian 5 – Model Klasifikasi
Bagian ini dimulai dengan regresi logistik, lalu mencakup Analisis Diskriminan Linier dan K-Nearest Neighbours.
Kami telah membahas teori dasar di balik setiap konsep tanpa terlalu matematis sehingga Anda memahami dari mana konsep itu berasal dan bagaimana itu penting. Tetapi meskipun Anda tidak memahaminya, tidak apa-apa selama Anda belajar bagaimana menjalankan dan menafsirkan hasil seperti yang diajarkan dalam perkuliahan praktik.
Kami juga melihat bagaimana mengukur kinerja model menggunakan matriks kebingungan, bagaimana variabel kategori dalam dataset variabel independen diinterpretasikan dalam hasil, test-train split dan bagaimana kita akhirnya menginterpretasikan hasilnya untuk menemukan jawaban atas masalah bisnis.
Di akhir kursus ini, kepercayaan diri Anda dalam membuat model klasifikasi di R akan melonjak. Anda akan memiliki pemahaman menyeluruh tentang cara menggunakan pemodelan Klasifikasi untuk membuat model prediktif dan memecahkan masalah bisnis.
Silakan klik tombol daftar, dan sampai jumpa di pelajaran 1!

Di bawah ini adalah daftar FAQ populer dari siswa yang ingin memulai perjalanan pembelajaran Mesin mereka-

Apa itu 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 semua teknik klasifikasi yang diajarkan dalam kursus ini?

Dalam kursus ini kita mempelajari teknik klasifikasi parametrik dan non-parametrik. Fokus utamanya adalah pada tiga teknik berikut:
  1. Logistic Regression

  2. Linear Discriminant Analysis

  3. K – Nearest Neighbors (KNN)

Berapa lama waktu yang diperlukan untuk mempelajari teknik Klasifikasi dalam pembelajaran mesin?

Klasifikasi itu mudah tetapi tidak ada yang bisa menentukan waktu pembelajaran yang dibutuhkan. Itu sepenuhnya tergantung pada Anda. Metode yang kami adopsi untuk membantu Anda mempelajari klasifikasi dimulai dari dasar dan membawa Anda ke tingkat mahir dalam beberapa jam. Anda bisa mengikuti hal yang sama, tapi ingat Anda tidak bisa belajar apa pun tanpa mempraktikkannya. Latihan adalah satu-satunya cara untuk mengingat apa pun yang telah Anda pelajari. Oleh karena itu, kami juga telah memberi Anda kumpulan data lain untuk dikerjakan sebagai proyek klasifikasi yang terpisah.

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 memerlukan 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, ini 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.

Untuk siapa kursus ini:

Orang yang mengejar karir di bidang ilmu data
Pekerja Profesional memulai perjalanan Data mereka
Ahli statistik membutuhkan lebih banyak pengalaman praktis

Apa yang akan Anda pelajari

Memahami cara menafsirkan hasil model Regresi Logistik dan menerjemahkannya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti
Pelajari analisis diskriminan linier dan teknik K-Nearest Neighbours di R studio
Pelajari cara memecahkan masalah kehidupan nyata menggunakan teknik klasifikasi yang berbeda
Analisis pendahuluan data menggunakan analisis Univariat sebelum menjalankan model klasifikasi
Memprediksi hasil masa depan berdasarkan data masa lalu dengan menerapkan algoritma Machine Learning
Pengetahuan mendalam tentang pengumpulan data dan preprocessing data untuk masalah regresi logistik Machine Learning
Kursus berisi proyek DIY ujung ke ujung untuk menerapkan pembelajaran Anda dari perkuliahan
Menampilkan data secara grafis dalam R sebelum dan sesudah analisis
Bagaimana melakukan operasi statistik dasar di R

Tinggalkan Balasan

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