Создайте свой портфель машинного обучения на Python

Готовы выйти за рамки теории машинного обучения и создавать проекты, которые демонстрируют ваши навыки? Этот курс предназначен, чтобы помочь вам создать осязаемый портфель работы, которая демонстрирует ваши практические способности с Python. Вы приобретете практический опыт, пройдя полный жизненный цикл проекта машинного обучения. Начиная с необработанных данных, вы научитесь очищать, исследовать и готовить их для моделирования. Затем вы будете тренировать, оценивать и интерпретировать различные модели и, наконец, научитеся эффективно представлять свою работу в профессиональном портфеле. Что вы узнаете: - Понимание полного рабочего процесса проекта машинного обучения, от сбора данных до оценки модели. - Применять методы очистки, подготовки и инженерного обеспечения данных с использованием библиотеки Pandas. - Создание и оценка моделей регрессии и классификации с помощью Scikit-learn. - Практикуем основные навыки визуализации данных для интерпретации результатов и обмена выводами. - Узнайте, как сохранить обученную модель и обернуть ее в основной веб-API для развертывания. - Создание хорошо задокументированных проектов, готовых к размещению в резюме и профиле GitHub. Курс начинается с основ жизненного цикла ML и настройки среды разработки. Затем вы пройдете через серию управляемых проектов, применяя новые методы на каждом шаге. Этот курс предназначен для начинающих в машинном обучении. Не требуется предыдущий опыт работы с библиотеками ML, хотя полезно знакомиться с синтаксисом Python. Начните создавать свой профессиональный портфель машинного обучения уже сегодня.