Bimbingan Skripsi Tesis Disertasi Python | Deep Learning Linear Regression Python

Kursus ini mengajarkan Anda tentang salah satu teknik populer yang digunakan dalam pembelajaran mesin , ilmu data , dan statistik : regresi linier . Kami membahas teori dari bawah ke atas: turunan dari solusi, dan aplikasi untuk masalah dunia nyata. Kami menunjukkan kepada Anda bagaimana seseorang dapat membuat kode modul regresi linier mereka sendiri dengan Python.

Regresi linier adalah model pembelajaran mesin paling sederhana yang dapat Anda pelajari, namun ada begitu banyak kedalaman sehingga Anda akan kembali ke sana untuk tahun-tahun mendatang. Itulah mengapa kursus pengantar yang bagus jika Anda tertarik untuk mengambil langkah pertama Anda di bidang:

• pembelajaran yang mendalam
• pembelajaran mesin
• ilmu data
• statistik

Pada bagian pertama, akan menunjukkan kepada Anda bagaimana menggunakan regresi linier 1-D untuk membuktikan bahwa Hukum Moore benar.

Apa yang anda katakan? Hukum Moore tidak linier?

Anda benar! Kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana regresi linier masih dapat diterapkan.

Di bagian selanjutnya, kami akan memperluas regresi linier 1-D ke regresi linier dimensi apa pun – dengan kata lain, cara membuat model pembelajaran mesin yang dapat belajar dari banyak masukan.

Kami akan menerapkan regresi linier multidimensi untuk memprediksi tekanan darah sistolik pasien berdasarkan usia dan berat badan mereka.

Terakhir, kita akan membahas beberapa masalah pembelajaran mesin praktis yang ingin Anda perhatikan saat melakukan analisis data , seperti generalisasi , overfitting , train-test splits , dan sebagainya.

Kursus ini tidak memerlukan bahan eksternal. Semua yang dibutuhkan (Python, dan beberapa library Python) bisa didapatkan secara GRATIS.

Jika Anda seorang programmer dan ingin meningkatkan kemampuan pengkodean Anda dengan belajar tentang ilmu data, maka kursus ini cocok untuk Anda. Jika Anda memiliki latar belakang teknis atau matematika, dan Anda ingin tahu cara menerapkan keahlian Anda sebagai insinyur perangkat lunak atau “peretas”, kursus ini berguna.

Kursus ini berfokus pada ” bagaimana membangun dan memahami “, bukan hanya “bagaimana menggunakan”. Siapa pun dapat belajar menggunakan API dalam 15 menit setelah membaca beberapa dokumentasi. Ini bukan tentang “mengingat fakta”, ini tentang  “melihat sendiri” melalui eksperimen . Ini akan mengajari Anda cara memvisualisasikan apa yang terjadi dalam model secara internal. Jika Anda menginginkan  lebih  dari sekadar tampilan dangkal model pembelajaran mesin, kursus ini cocok untuk Anda.

“Jika Anda tidak dapat menerapkannya, Anda tidak memahaminya”

• Atau seperti yang dikatakan fisikawan hebat Richard Feynman: “Apa yang tidak dapat saya buat, saya tidak mengerti”.
• Kursus ini adalah SATU-SATUNYA kursus di mana Anda akan mempelajari cara menerapkan algoritme pembelajaran mesin dari awal
• Kursus lain akan mengajari Anda cara menyambungkan data ke perpustakaan, tetapi apakah Anda benar-benar membutuhkan bantuan dengan 3 baris kode?
• Setelah melakukan hal yang sama dengan 10 kumpulan data, Anda menyadari bahwa Anda tidak mempelajari 10 hal. Anda mempelajari 1 hal, dan hanya mengulangi 3 baris kode yang sama sebanyak 10 kali…

Prasyarat yang disarankan:

• kalkulus (mengambil turunan)
• aritmatika matriks
• kemungkinan
• Pengodean python: if/else, loop, daftar, dikte, set
• Pengodean numpy: operasi matriks dan vektor, memuat file CSV