Beranda>Terkait pemrograman>Kode sumber lainnya
Unduh

Memulai dengan pembelajaran mesin dan pembelajaran yang mendalam

Bintang repo ini jika Anda merasa berguna

Modul 1 - Pemrograman Python

Nama Topik Apa yang tertutup
Intro ke Python Aplikasi dan fitur Python, Hello World Program, pengidentifikasi dan aturan untuk mendefinisikan pengidentifikasi, tipe data (numerik, boolean, string, daftar, tuple, set dan dikt), komentar, input dan output, operator - identitas, reltaonal, setara, logis, bitwiste, penugasan, ternary, identitas dan keanggotaan,
Struktur Data dalam Python (String, Daftar, Tuple, Set, Kamus) String - Membuat string, pengindeksan, mengiris, membagi, bergabung, dll, daftar - inisialisasi, pengindeksan, pengiris, penyortiran, penambahan, dll, tuple - inisialisasi, pengindeksan, pengiris, hitung, indeks, dll, set - inisialisasi, urutan yang tidak dipesan, set OpeRaions, dll, Diksi - Inisialisasi, Pembaruan, Keys, Nilai, Nilai, ETCET, ETCE.
Pernyataan kontrol (kondisional dan loop) Pernyataan bersyarat - Memperkenalkan lekukan, jika pernyataan, jika ... pernyataan lain, jika..elif ... pernyataan lain, bersarang jika pernyataan lain, loop - sementara loop, sementara ... lain loop, operator keanggotaan, untuk loop, untuk ... lain loop, loop bersarang, istirahat dan lanjutkan pernyataan, mengapa lagi?
Fungsi dan modul Fungsi - Pengantar Fungsi Python, Definisi Fungsi dan Panggilan, Fungsi dengan Argumen/Parameter, Pernyataan Pengembalian, Lingkup Variabel, Variabel Global, Modul - Pengantar Modul, Mengimpor Modul, Aliasing, Dari ... Pernyataan Impor, Impor Segalanya, Beberapa Modul Penting - Matematika, Platform, WebBrowser, Random
Pemrograman Berorientasi Objek Classes and Objects - Creating a class, Instantiating an Object, Constructor , Class Members - Variables and Mentods, Types of Variables - Instance, Static and Local Variables, Types of Methods - Instance, Class and Static Methods, Access Modifiers - Public, Private and Protected, Pillars of Object Oriented Programming - Inheritance, Polymorphism, Abstraction and Encapsulation, Setters and Getters , Inheritance vs Association
Penanganan pengecualian Kesalahan vs Pengecualian, Sintaks dan Kesalahan Indentasi, Coba ... Kecuali Blok, Alur Kontrol di Coba ... Kecuali Blok, Coba dengan Beberapa Kecuali , Akhirnya Blok
Penanganan file Pengantar Penanganan File, Membuka dan Menutup File, Properti Objek File, Baca Data Dari File Teks, Tulis Data ke File Teks, Dengan Pernyataan, Renaming dan Menghapus File
API Web Antarmuka Pemrograman Aplikasi , API Stasiun Luar Angkasa India, Permintaan API, Kode Status, Parameter Kueri, Mendapatkan JSON dari Permintaan API, Bekerja dengan JSON - Dump and Load, Bekerja dengan API Twitter
Database Introduction to Databases, SQLite3 - Connecting Python with SQLite3, Performing CRUD Opertations, MySQL - Connecting Python with MySQL, Performing CRUD Opertations, MongoDB - Connecting Python with MongoDB, Performing CRUD Opertations, Object Relation Mapping - SQLAlchemy ORM, CRUD operations and Complex DB operations
Daftar pemahaman, lambda, filter, peta, kurangi Daftar pemahaman, fungsi anonim, filter, peta, pengurangan, aliasing fungsi
Pemecahan masalah untuk wawancara Menukar dua angka, faktorial angka, bilangan prima, urutan fibbonnacci, angka armstrong, angka palindrom, dll

Modul 2 - Python untuk Analisis Data

Nama Topik Apa yang tertutup
Kerangka Analisis Data Pengumpulan Data, Pemahaman Bisnis, Analisis Data Eksplorasi , Persiapan Data, Pembuatan Model, Evaluasi Model, Penyebaran, Memahami Proses Standar Industri Lintas untuk Penambangan Data ( CRISP-DM ) dan Proses Ilmu Data Tim Microsoft ( TDSP )
Numpy Array Oriented Numerical Computations using Numpy , Creating a Numpy Array, Basic Operations on Numpy Array - Check Dimensions, Shape, Datatypes and ItemSize, Why Numpy , Various ways to create Numpy Array, Numpy arange() function, Numpy Random Module - rand(), randn(), randint(), uniform(), etc, Indexing and Slicing in Numpy Arrays, Applying Mathematical Operations on Numpy Array - add(), subtract(), multiply(), divide(), dot(), matmul(), sum(), log(), exp(), etc, Statistical Operations on Numpy Array - min(), max(), mean(), median(), var(), std(), corrcoef(), etc, Reshaping a Numpy Array, Miscellaneous Topics - Linspace, penyortiran, penumpukan, gabungan, append, di mana dan numpy siaran
Panda untuk pemula Struktur Data PANDAS - Seri, DataFrame dan Panel, Membuat Seri , Akses Data, Membuat DataFrame Menggunakan Tupel dan Kamus, Atribut DataFrame - Kolom, Bentuk, DTypes, Sumbu, Nilai, dll, Metode Dataframe - HEAD (), Tail (), Info (), jelaskan (), bekerja dengan .csv dan .xlexpel (), bacaan - bacaan (), gambarkan (), bekerja dengan .csv dan .xlexpel (), bacaan - bacaan - refo (), gambarkan (), bekerja dengan .csv dan .xlexpel (), bacaan - bacaan - refo (), gambarkan (), bekerja dengan .csv dan .xlexpel - ke .csv dan .xlsx - to_csv () dan to_excel ()
Operasi Panda Muka Apa yang tertutup
Studi Kasus - Manipulasi PANDAS Apa yang tertutup
Perawatan nilai yang hilang Apa yang tertutup
Dasar -Dasar Visuallization - Matplotlib dan Seaborn Apa yang tertutup
Studi Kasus - COVID_19_Timeseries Apa yang tertutup
Plotly dan Express Apa yang tertutup
Outlier - segera hadir Apa yang tertutup

Modul 3 - Statistik untuk Analisis Data

Nama Topik Apa yang tertutup
Distribusi normal Apa yang tertutup
Teorema Batas Pusat Apa yang tertutup
Pengujian Hipotesis Apa yang tertutup
Pengujian Chi Square Apa yang tertutup
Melakukan tes statistik Apa yang tertutup

Modul 4 - Pembelajaran Mesin

  1. Persiapan dan pemodelan data dengan sklearn
  2. Bekerja dengan Data Teks
  3. Bekerja dengan Data Gambar
  4. Algoritma ML yang diawasi
    - k - tetangga terdekat
    - Regresi linier
    - Regresi logistik
    - Keturunan gradien
    - Pohon keputusan
    - Dukung mesin vektor
    - Model dengan rekayasa fitur
    - Tuning hyperparameter
    - ansambel
  5. Algoritma ML tanpa pengawasan
    - Clustering
    - Analisis Komponen Utama

Modul 5 - MLOPS

Nama Topik Apa yang tertutup
Serialisasi dan deserialisasi model Apa yang tertutup
Integrasi aplikasi Apa yang tertutup
MLFLOW - Pelacakan Eksperimen dan Manajemen Model Apa yang tertutup
Prefek - mengatur pipa ML Apa yang tertutup

Modul 6 - Studi Kasus

Nama Topik Apa yang tertutup
Prediksi Harga Mobil (Regresi) Apa yang tertutup
Analisis Sentimen Maskapai (NLP - Klasifikasi) Apa yang tertutup
Prediksi Pendapatan Dewasa (Klasifikasi) Apa yang tertutup
Pengembangan aplikasi web + serialisasi dan deserialisasi Apa yang tertutup
Penerapan AWS Apa yang tertutup
Deployment heroku yang diinuh Apa yang tertutup
Segmentasi pelanggan Apa yang tertutup
Pengambilan web Apa yang tertutup

Modul 7 - Pembelajaran mendalam

Nama Topik Apa yang tertutup
Pengantar Pembelajaran yang mendalam Apa yang tertutup
Melatih jaringan saraf yang dalam + tensorflow.keras Apa yang tertutup
Jaringan saraf konvolusional + tensorflow.keras Apa yang tertutup
Encoder otomatis untuk kompresi gambar Apa yang tertutup
Jaringan saraf berulang (segera hadir) Apa yang tertutup
Memperluas
Informasi Tambahan
Aplikasi Terkait
Direkomendasikan untuk Anda
Informasi Terkait Semua