【Udemy中英字幕】Machine Learning Masterclass

机器学习大师班

理论与实践相结合，成为机器学习专家。学习数学基础知识并进行实际应用。

讲师：Advancedor Academy

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 了解机器学习的基础知识及其实际应用。
• 使用 Python、TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 实现 ML 模型。
• 预处理数据、执行特征工程并有效地优化模型。
• 构建、评估和部署用于分类、回归和聚类的 ML 模型。

探索相关主题

要求

• 无需任何机器学习相关知识。本课程涵盖从基础到实际的所有内容。
• 具备基本的 Python 编程知识将有所帮助，但并非强制要求。本指南包含 Python 简介部分。
• 一台可以上网并能安装 Python 相关库的计算机。
• 热衷于学习机器学习概念并将其应用于现实场景。

描述

掌握机器学习：从基础到高级技术的完整指南

机器学习 (ML) 正在迅速改变各行各业，使其成为现代职场中最抢手的技能之一。无论您是想进入该领域的新手，还是想要加深理解的资深专业人士，本课程都为您提供结构化、深入的机器学习方法，涵盖理论概念和实际应用。

本课程旨在帮助您循序渐进地掌握机器学习，提供从基础概念到高级应用的清晰路线图。我们从基础知识入手，涵盖机器学习的基础知识，包括数据预处理、数学原理以及监督学习和无监督学习中使用的核心算法。随着课程的进展，我们将深入探讨更高级的主题，包括深度学习、强化学习和可解释的人工智能。

您将学到什么

• 机器学习的基本原理，包括其历史、关键概念和实际应用

• 基本数学基础，例如向量、线性代数、概率论、优化和梯度下降

• 如何使用 Python 和 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow 和 PyTorch 等关键库来构建 ML 模型

• 数据预处理技术，包括处理缺失值、特征缩放和特征工程

• 监督学习算法，例如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和朴素贝叶斯

• 无监督学习技术，包括聚类（K-Means、Hierarchical、DBSCAN）和降维（PCA、LDA）

• 如何使用各种性能指标（例如精度、召回率、F1 分数、ROC-AUC 和对数损失）来衡量模型精度

• 模型选择和超参数调整技术，包括网格搜索、随机搜索和交叉验证

• 正则化方法（例如 Ridge、Lasso 和 Elastic Net）可防止过度拟合

• 神经网络和深度学习简介，包括 CNN、RNN、LSTM、GAN 和 Transformer 等架构

• 贝叶斯推理、马尔可夫决策过程、蒙特卡罗方法和强化学习等高级主题

• 可解释人工智能 (XAI) 的原则，包括用于模型可解释性的 SHAP 和 LIME

• 用于在生产中部署和管理机器学习模型的 AutoML 和 MLOps 概述

为什么要参加这门课程？

本课程以理论与实践编程的均衡结合而脱颖而出。许多课程要么过于注重理论概念而忽略实际操作，要么直接深入讲解编程，而没有解释其背后的原理。在本课程中，我们确保您理解每个概念背后的“为什么”和“如何”。

• 适合初学者且内容全面：无需任何机器学习经验，但课程涵盖从基础到高级概念的所有内容

• 实践方法：使用真实数据集进行实际编码练习以强化学习

• 清晰、直观的解释：每个概念都通过逻辑推理逐步解释

• 由经验丰富的讲师授课：由机器学习、人工智能和优化领域的专业人士指导

完成本课程后，您将拥有自信地构建、评估和优化各种应用的机器学习模型的知识和技能。

如果您正在寻找一门结构清晰、条理清晰、从基础到高级主题的课程，那么这门课程正是您的理想之选。立即注册，迈出精通机器学习的第一步。

本课程适合哪些人：

• 想要从头学习机器学习的初学者。
• 希望在机器学习领域打下坚实基础的学生、研究人员和专业人士。
• 想要扩展到机器学习的数据分析师、工程师和程序员。
• 任何有兴趣使用 Python 将 ML 技术应用于实际问题的人。