Podstawy uczenia maszynowego z Pythonem i Scikit-Learn

Uczenie maszynowe zmienia sposób rozwiązywania złożonych problemów, ale rozpoczęcie nie wymaga doktoratu z matematyki.Ten kurs oferuje jasną, krok po kroku ścieżkę do zrozumienia i zastosowania podstawowych koncepcji uczenia maszynowego za pomocą Pythona i potężnej biblioteki Scikit-Learn. Przejdziesz od początkującego do pewnego praktyka zdolnego do przygotowania surowych danych, szkolenia solidnych modeli i oceny ich wydajności przy użyciu standardowych przepływów pracy. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, terminologię i ogólny cykl życia modelu. - Przygotuj i wyczyść surowe dane za pomocą nowoczesnych technik przetwarzania wstępnego i potoków Scikit-Learn. - Buduj i trenuj modele regresji i klasyfikacji, aby rozwiązywać rzeczywiste zadania prognozowania. - Dokładnie oceniaj wydajność modelu za pomocą walidacji krzyżowej i kluczowych wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie i wynik F1. - Zastosuj dostrajanie hiperparametrów, aby zoptymalizować modele i zapobiec przesadzeniu. - Wdrażaj powtarzalne przepływy pracy przy użyciu nowoczesnych struktur rurociągów, aby usprawnić rozwój. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i pojęć dotyczących danych, a następnie przeprowadzi Cię przez przygotowanie danych.Następnie przejdziesz przez regresję, klasyfikację i optymalizację modelu, ćwicząc z jasnymi wyjaśnieniami kodu i pisemnymi scenariuszami po drodze. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących specjalistów od danych, programistów i analitycznych myślicieli, którzy są nowicjuszami w uczeniu maszynowym.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczniu maszyn, chociaż pomocne jest podstawowe zrozumienie Pythona. Zacznij czytać już dziś, aby zbudować swoje pierwsze modele uczenia maszynowego od podstaw.