Bular 2023 yilda Mashina o'rganish va Data Science uchun Scikit Learn kutubxonasini o'rganish uchun eng yaxshi onlayn kurslar.
Salom odamlar, agar siz Scikit-Learn kutubxonasini o'rganishni va onlayn kurslar va darslar kabi eng yaxshi manbalarni izlashni istasangiz, unda siz to'g'ri joyga keldingiz.
Avvalroq, meneng yaxshi Python kurslari hamdaData Science-ni o‘rganish uchun eng yaxshi kurslar bilan o‘rtoqlashdim va ushbu maqolada men eng yaxshilarini baham ko‘raman. "TensorFlow", "Keras" va Pytorch bilan bir qatorda Machine Learning uchun eng mashhur Python kutubxonalaridan biri bo'lgan Scikit-Learn kutubxonasini o'rganish kurslari.
"Scikit-learn" mashinani o'rganish va statistik modellashtirish uchun Python'da izchil interfeys orqali tasniflash, regressiya, klasterlash va o'lchamlarni kamaytirish kabi samarali vositalarni tanlashni ta'minlaydi va bu professional ma'lumotlar olimlari va Machine Learning muhandislari uchun muhim ko'nikmalardan biridir.
Mashinani o'rganish ma'lumotlardan ushbu amalni bajarish uchun dasturlashtirilmagan holda o'z funktsiyalarini o'rganish va yaxshilash uchun foydalanadi. Ushbu ma'lumotlar matn, raqamlar, rasmlar kabi ko'p shakllarda bo'lishi mumkin.
U tasvirlar ichidagi ob'ektlarni tanib olishdan tortib, nutqni aniqlash va tibbiyot sanoatida saraton kabi kasalliklarni aniqlash uchun ko'plab ilovalarda qo'llaniladi.
Ko'pgina ishlab chiquvchilar mashinani o'rganish modelini yaratish uchun python dasturlash tilidan foydalanadilar, chunki bu til ushbu turdagi ilovalarni yaratish uchun ko'plab paketlarni qo'llab-quvvatlaydi va eng yaxshi paketlardan biri Scikit-Learn nomi bilan tanilgan. BSD litsenziyasi ostida litsenziyalangan ochiq manbali kutubxona, bu uni tijorat maqsadlarida foydalanish uchun bepul qiladi. Unda nazorat qilinadigan va nazoratsiz mashinalarni o'rganish muammolarini hal qilish uchun juda ko'p algoritmlar mavjud.
Ma'lumot olimlari uchun 2023 yilda 5 ta eng yaxshi Scikit-Learn onlayn kurslari
Vaqtingizni behuda sarf qilmasdan, bu yerda 2023-yilda qatnashish uchun eng yaxshi Scikit-Learn onlayn kurslari roʻyxati keltirilgan. Bu "Udemy", "Pluralsight", "Educative", "CodeCademy", "DataCamp" va "Coursera" kabi saytlarning mutaxassislar tomonidan yaratilgan va butun dunyo bo'ylab minglab ishlab chiquvchilar va ma'lumotlar olimlari tomonidan ishonchli tarzda tuzilgan kurslar ro'yxati. . Ular, shuningdek, juda hamyonbop va uyingizdan turib ushbu foydali kutubxona haqida bilib olishingiz mumkin.
1. Ma'lumotlar fani: Pythonda nazorat ostida mashinani o'rganish
Ushbu oraliq kurs Scikit-Learn yordamida mashinani o'rganish algoritmlarini qo'llaydigan 6 soatdan ortiq video kontentni o'z ichiga oladi. Shunga qaramay, u sizdan Python dasturlash tilini tushunishingizni va matematik hisoblar, ma'lumotlarni manipulyatsiyasi tahlili va statistik ma'lumotlar uchun NumPy va pandas kutubxonalaridan foydalanishni talab qiladi.
K-Eng yaqin qo'shni nazorat ostida o'rganishni hal qilish, tasniflash va regressiya muammolarini hal qilish uchun juda ko'p foydalanilganini tushunish orqali o'rganishni boshlang, so'ngra ko'plab atributlar asosida turli sinflarning ehtimolini taxmin qilish uchun foydalanishingiz mumkin bo'lgan "Naive Bayes" ni o'rganing.
Keyinchalik siz Qaror daraxti va idrok tushunchasi haqida bilib olasiz. Va nihoyat, ba'zi vazifalarni bajarish uchun mashinani o'rganishdan foydalanadigan veb-xizmatni yarating.
Mana bu kursga qo'shilish uchun havola— Ma'lumotlar fani: Python-da nazorat ostida mashinani o'rganish
2. Ma'lumotlar faniga kirish va Pythonda scikit-learn [Kursera]
Ushbu kurs shuningdek, Scikit-Learn kutubxonasini haqiqiy ma'lumotlar to'plamlarida algoritmlarini qo'llash va bashorat qilish uchun o'rganish uchun ma'lumotlar olimlari va mashinasozlik muhandislari uchun yaxshi ma'lumotnomadir. Ushbu kursda oldingi tajriba talab qilinmaydi va hatto bu kursda sizga Python kerak bo'lmaydi.
Bu kursIlmiy tadqiqot ixtisosligi uchun AIning bir qismidir va bu kursda siz avvalopython dasturlash tili va gipoteza sinovlari haqida bilib olasiz va fan haqida umumiy ma’lumotga ega bo‘lasiz. -kit-learn kutubxonasi va ushbu kutubxona yordamida tasniflash muammolari qanday hal qilinishini ko'ring.
Shundan so'ng siz gipoteza haqida ko'proq bilib olasiz va ma'lumotlar olimlari uchun NumPy va pandalar kabi boshqa kutubxonalardan qanday foydalanishni ko'rasiz.
Keyinchalik, chiziqli regressiya va mashinani o'rganish ortidagi matematika haqida bilib oling. Nihoyat, yurak kasalliklari mavjudligini taxmin qilish uchun tasniflash algoritmlarini qo'llang. Qisqasi, 2023 yilda Data Science va Scikitni o'rganish uchun eng yaxshi Coursera kurslaridan biri.
Mana bu kursga qo'shilish uchun havola — Ma'lumotlar faniga kirish va Pythonda scikit-learn
Aytgancha, agar siz Coursera kurslarini foydali deb bilsangiz, chunki ular butun dunyo bo‘ylab nufuzli kompaniyalar va universitetlar tomonidan yaratilgan bo‘lsa, men sizga Coursera obuna rejasi bo‘lgan «Coursera Plusga qo‘shilishni tavsiya qilaman. sizga ularning eng mashhur kurslari, mutaxassisligi, professional sertifikati va boshqariladigan loyihalariga cheksiz kirish imkonini beradi. Bu yiliga 399 dollar turadi, lekin cheksiz sertifikatlarga ega bo'lganingiz uchun pulingizga to'liq arziydi.
4. Scikit-learn bilan nazorat ostida o'rganish [Eng yaxshi Datacamp kursi]
Scikit-Learn - bu mashinani o'rganish kutubxonasi bo'lib, u juda ko'p narsalarni bajara oladi va turli xil algoritmlarni o'z ichiga oladi. Shunga qaramay, ushbu kurs faqat nazorat ostida o'rganishga qaratilgan bo'lib, siz bashorat qilish uchun etiketli ma'lumotlardan foydalanasiz va bu mashinani o'rganishning eng ko'p ishlatiladigan turlaridan biridir.
Siz tasniflash muammolarini o'rganishni va ularni nazorat ostida o'rganish yordamida hal qilishni boshlaysiz. Shuningdek, siz doimiy ma'lumotlarni hal qilish va ularni haqiqiy ma'lumotlar to'plamiga qo'llash uchun eng yaxshi yondashuv bo'lgan regressiya haqida bilib olasiz.
Shuningdek, siz scikit-learn-da mavjud bo'lgan ko'plab ko'rsatkichlar yordamida modelingizni qanday baholashni va uni optimallashtirishni va boshqalarni ko'rasiz.
bu kursga qo‘shilish uchun havola — Scikit-learn bilan nazorat ostida o‘rganish
Aytgancha, ushbu kursga kirish uchun sizga Datacamp rejasi kerak. Ular standart, professionallar va barcha loyihalarga kirish imkonini beruvchi premium kabi turli rejalarga ega.
Men odatda standart rejani tavsiya qilaman, chunki u to‘g‘ri narxlanadi va siz 350 dan ortiq kurslar, 14 martaba yo‘llari, 50 dan ortiq mahorat treklari, cheksiz amaliyot kabi ma’lumotlar ko‘nikmalaringizni oshirish uchun barcha zarur narsalardan foydalanasiz. qiyinchiliklar va jonli kod bilan birga. Yillik reja bo'yicha oyiga taxminan 25 dollar turadi va bunga mutlaqo arziydi.
4. Machine Learning 101 Scikit-learn va StatsModels bilan
Udemy-dagi ushbu katta kurs python tili bilan dasturlashni ham bilmaydigan yangi boshlanuvchilar uchun mo'ljallangan. Scikit-Learn kutubxonasi mashinasini o'rganishni o'rganishga kirishdan oldin siz undan va "Numpy" va "pandas" kabi eng ko'p ishlatiladigan kutubxonalardan qanday foydalanishni o'rganasiz.
Siz kursni python dasturlash tilini o'rganish orqali boshlayapsiz, masalan, ekranda bayonotlarni chop etish va bir o'zgaruvchida va turli xil ma'lumotlar turlarida bir nechta qiymatlarni saqlash. Shuningdek, siz NumPy, pandas kabi ba'zi kutubxonalardan qanday foydalanishni ko'rasiz.
Keyinchalik, siz nazoratsiz o'rganish va boshqa ko'plab ML tushunchalarini tushunasiz. Va nihoyat, siz chiziqli regressiya, logistik regressiya, k algoritmi kabi mashinani o'rganish modellarini yaratasiz va ularni haqiqiy ma'lumotlar to'plamlariga qo'llaysiz.
Mana bu kursga qo'shilish uchun havola— Machine Learning 101 with Scikit-learn and StatsModels
5. 100+ mashq — Python — Data Science — scikit-learn
Ushbu kurs, shuningdek, Scikit-Learn-ning oddiy ko'rinishini va regressiya kabi oddiy mashinani o'rganish modellarini yaratmoqchi bo'lgan yangi boshlanuvchilar uchundir. Buning uchun sizdan faqat Python dasturlash tilini va yangi ko'nikmalarni o'rganish istagini tushunishingiz kerak.
Scikitni echish va o'rganish, "Pandalarni o'rganish" va "NumPy" uchun tonnalab mashqlar mavjud. Siz Scikit-Learn va uning nazariy jihatdan qanday ishlashi haqida ma'lumot olasiz, so'ngra kod yaratish va oddiy ma'lumotlarga mashina o'rganish algoritmlarini qo'llashga o'tasiz.
Siz Y qiymatini bashorat qiladigan va ikkita o'zgaruvchi o'rtasidagi munosabatni topishga harakat qiladigan regressiya modeli haqida bilib olasiz. Keyin siz tasniflash haqida bilib olasiz, ya'ni ma'lumotlar to'plamlarini ba'zi atributlar va boshqalarga ko'ra turli sinflarga tasniflash.
Mana bu kursga qo'shilish uchun havola— 100+ mashq — Python — Data Science — scikit-learn
Bularning barchasi yangi boshlanuvchilar va tajribali maʼlumotlar boʻyicha olimlar va mashinani oʻrganish boʻyicha muhandislar uchun 2023-yildagi eng yaxshi Scikit-Learn onlayn kurslari haqida. Ushbu foydali kutubxonani o'rganish uchun "Udemy", "DataCamp" va "Coursera" ning eng yaxshi kurslarini ko'rdik.
Scikit-Learn, agar siz ma'lumotlar fanini yoki mashinani o'rganish va chuqur o'rganish muhandisligi kabi bashorat qilish bilan bog'liq deyarli barcha narsalarni o'rganmoqchi bo'lsangiz va hatto ba'zi veb-ishlab chiquvchilar ushbu kutubxonadan veb-ilovalariga ba'zi ML vazifalarini bajarishga ruxsat berish uchun foydalanayotgan bo'lsangiz, o'rganishingiz kerak bo'lgan kutubxonadir. .
Sizga yoqishi mumkin bo'lgan boshqa Data Science and Machine Learning maqolalari
- "2023 yilda Python o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "2023 yilda ma'lumotlar fanini o'rganish uchun eng yaxshi Jons Xopkins kurslari"
- "Ma'lumotlar fanini o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "Yangi boshlanuvchilar uchun TensorFlowni o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "Yangi boshlanuvchilar uchun Python o'rganish uchun 10 ta bepul kurslar"
- "2023 yilda Power BI-ni o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "Mashina o'rganishni o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta bepul kurslar"
- "Yangi boshlanuvchilar uchun 5 ta eng yaxshi kompyuter ko'rish kurslari"
- "Mashinani o'rganishning eng yaxshi 5 ta asosiy algoritmlari"
- “Top 10 Coursera Data Science kurslari va sertifikatlari”
- "Internetda olishingiz mumkin bo'lgan 5 ta ma'lumot fanlari darajasi"
- "Ma'lumotlar olimi uchun eng yaxshi 10 TensorFlow kurslari"
- "QlikView va QlikSense-ni o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "2023 yilda Pythonni o'rganish uchun 10 ta sabab"
- "Ma'lumotlar fanlari uchun Python o'rganish uchun 5 ta kitob"
- "Ma'lumotlar fanini o'rganish uchun eng yaxshi 5 ta kurs"
- "Ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish uchun eng yaxshi 8 ta Python kutubxonalari"
Ushbu maqolani hozirgacha o'qiganingiz uchun tashakkur. Agar sizga ushbuyangi boshlanuvchilar uchun eng yaxshi Scikit-Learn onlayn oʻquv kurslari yoqqan boʻlsa, ularni doʻstlaringiz va hamkasblaringiz bilan baham koʻring. Agar sizda biron bir savol yoki fikringiz bo'lsa, iltimos, eslatma qoldiring.
P. S.— Agar siz NumPy-ni o'rganishni xohlasangiz va bepul NumPy onlayn kursini izlayotgan bo'lsangiz, ushbu Scikit-Learn [BEPUL] bilan amaliy mashinani o'rganish kursi bilan tanishishingiz mumkin. Udemy-da 360 martaba. Bu 2 soatlik kurs mutlaqo bepul va Udemy’dagi taniqli o‘qituvchilardan biri tomonidan yaratilgan. Men sizga ushbu kursga qo'shilishingizni tavsiya qilaman va sizga faqat bepul Udemy akkaunti kerak bo'ladi.
