Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

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Advanced Machine Learning, Neural Networks, and NLP

Ce cours fait partie de Spécialisation "CompTIA DataX Study Guide"

Instructeur : Wiley Skills Network

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Avancées

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Master advanced supervised machine learning techniques such as regression, decision trees, and ensemble methods.
Understand neural network architectures and deep learning techniques for complex problem-solving.
Explore NLP techniques like tokenization, sentiment analysis, and word embeddings for text data processing.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Text Mining
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Data Science
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Advanced Analytics
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks

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avril 2026

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4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 4 modules dans ce cours

This course explores advanced machine learning techniques, neural networks, and natural language processing (NLP), all of which are critical in today’s data-driven world. Mastery of these skills enables professionals to solve complex problems in areas such as AI, automation, and big data analytics.

By diving deep into supervised learning, neural networks, and NLP, learners will enhance their ability to create sophisticated models and systems capable of handling large-scale, unstructured data. These skills are highly valued in industries like finance, healthcare, and technology. What makes this course unique is its balance between theoretical knowledge and practical, hands-on application. You will not only grasp the underlying algorithms but also learn how to implement them in real-world projects, enhancing your ability to apply machine learning and NLP to solve real challenges. This course is ideal for data scientists, machine learning engineers, and AI researchers looking to expand their expertise. A background in basic machine learning concepts and programming is recommended for the best experience. This course is part three of a three-course Specialization designed to provide a comprehensive learning pathway in this subject area. While it delivers standalone value and practical skills, learners seeking a more integrated and in-depth progression may benefit from completing the full Specialization. From CompTIA DataX Study Guide Copyright © 2024 by John Wiley & Sons, Inc. All rights, including for text and data mining, AI training, and similar technologies, are reserved. Used by arrangement with John Wiley & Sons, Inc.

In this section, we examine key supervised machine learning techniques including linear and logistic regression, decision trees, and ensemble methods, while highlighting model assumptions, regularization, and real-world data science applications.

Inclus

1 vidéo7 lectures1 devoir

In this section, we examine the architecture and core components of artificial neural networks, review deep learning techniques like dropout and batch normalization, and distinguish major deep learning architectures with practical use cases.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

1 vidéoTotal 1 minute

Neural Networks and Deep Learning - Overview Video1 minute

6 lecturesTotal 65 minutes

Introduction10 minutes
Threshold Activation Function15 minutes
Batch Normalization10 minutes
One-Shot, Zero-Shot, and Few-Shot Learning10 minutes
Generative Adversarial Networks10 minutes
Exam Essentials10 minutes

1 devoirTotal 10 minutes

Neural Networks and Deep Learning Fundamentals10 minutes

In this section, we explore key NLP techniques, covering text preparation (tokenization, stemming), text analysis (keyword extraction, sentiment analysis), and text representation (vector space models, word embeddings) for practical language processing applications.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we compare optimization models by exploring decision variables and constraints, and explain computer vision concepts with hands-on steps for image preprocessing and feature extraction in practical applications.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

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Instructeur

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