This course provides an in-depth, hands-on introduction to machine learning using Python. You'll explore core concepts and methods, diving into supervised, unsupervised, and semi-supervised learning. Through practical exercises and examples, you'll master key algorithms including decision trees and random forests for classification, regression for predictive modeling, and K-means clustering for uncovering hidden patterns in unlabeled data. Additionally, you’ll gain insights into using model-boosting techniques to enhance model accuracy and apply strategies for leveraging unlabeled data effectively.
Applied Machine Learning with Python
Applied Machine Learning with Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition
Dozent: Edureka
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 13 Stunden
3 Wochen bei 4 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explore machine learning algorithms, including supervised, unsupervised, and semi-supervised methods.
Apply decision trees, random forests, and K-means clustering for classification and clustering.
Develop machine learning models to gain insights and make predictions from real-world data.
Enhance model accuracy by applying model-boosting techniques and evaluating their effectiveness.
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2025
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14 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module, learners will explore various types of machine learning and algorithms, such as Regression, along with different evaluation metrics that evaluate machine learning models at different stages of development.
Das ist alles enthalten
30 Videos6 Lektüren5 Aufgaben2 Diskussionsthemen
This module will cover various supervised machine learning algorithms used to model data and provide desired results and conclusions, which will help individuals or organizations make informed decisions backed by data analysis.
Das ist alles enthalten
34 Videos3 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
This module covers association rule mining to uncover meaningful associations. Additionally, learners will explore how to build recommendation engines, which play a key role in personalizing user experiences, boosting user engagement, and driving sales across various industries.
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20 Videos3 Lektüren4 Aufgaben
This module is designed to assess an individual on the various concepts and teachings covered in this course. Evaluate your knowledge with a comprehensive graded quiz on Python programming concepts, Regression Modeling, Supervised machine learning algorithms and Association rule mining.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
This course, Applied Machine Learning with Python, focuses on teaching practical machine learning techniques using Python. It covers various algorithms, including decision trees, random forests, regression, and clustering, and guides learners in applying these methods to solve real-world problems.
The course emphasizes hands-on experience in building models, analyzing data, and improving model performance through techniques like boosting. By the end, learners will have the skills to implement machine learning algorithms, evaluate their effectiveness, and uncover valuable insights from data.
The Applied Machine Learning with Python course is ideal for aspiring data scientists, software developers, and professionals looking to enhance their skills in machine learning. It provides hands-on experience in building and deploying machine learning models using Python, making it perfect for those seeking to apply data-driven solutions in real-world scenarios.
The duration of this course is approximately 4 weeks, depending on the learner's pace, with an estimated commitment of 2-3 hours per week for lectures, hands-on projects, and assessments.