Python Makine Öğrenmesi ve Başlangıçlar için Öngörülü Analiz

Makine öğrenmesi endüstrilerin karar verme şeklini değiştiriyor, ancak matematik ve kodla başlamak baskıcı hissedilebilir.Bu kurs karmaşık algoritmaları açık, adım adım Python açıklamaları ve yazılı kod örneklerine böler. Temel veri kavramlarını anlamaktan, öngörülebilir modelleri güvenle inşa etmeye, değerlendirmeye ve ayarlamaya geçiş yapacaksınız. Veri temizlemeyi, mühendislik özelliklerini ve endüstri standardı kütüphanelerini kullanarak çekirdek algoritmaları uygulamayı öğrenerek, gerçek dünya analitik sorunlarını çözmek için gerekli pratik becerileri geliştireceksiniz. Ne öğreneceksin: - Denetimli ve denetimsiz öğrenme paradigmaları da dahil olmak üzere temel makine öğrenme kavramlarını anlamak. - Modern veri öncesi işleme teknikleri ve özellik mühendisliği kullanarak ham veri kümelerini hazırlamak ve temizlemek. - Doğrusal gerileme, lojistik gerileme ve rastgele ormanlar kullanarak öngörülebilir modeller oluştur. - Model performansını hassasiyet, hatırlama, F1-puan ve ROC eğrilerini kullanarak doğru şekilde değerlendirin. - Tekrarlanabilir veri akışlarını sağlamak ve veri sızıntısını önlemek için boru hattı tasarım paternlerini uygulayın. - Karmaşık desen tanıma için temel sinirsel ağlar ve kümeleme algoritmaları uygulayın. Müfredat, pratik tahmini modellemeye geçmeden önce temel terminoloji ve veri hazırlama temelleriyle başlar. Basit çizgisel modellerden karmaşık grup yöntemlerine ilerleyerek model değerlendirmesi ve boru hattı tasarımıyla sonlanır. Bu kurs, makine öğrenimi konusunda tamamen yeni başlayanlar, umut vadeden veri analistler ve becerilerini öngörüsel analizlere genişletmek isteyen yazılım geliştiricileri için tasarlanmıştır. Önceden makine eğitimi deneyimi gerekmez. Python ile öngörülebilir modelleme potansiyelinin kilidini açmak için bugün okumaya başlayın.