Linear Machine Learning Models: Practice, Interpretation, and Web Services (İngilizce).

Hatsal makine öğrenme modelleri, hesaplama verimliliği, basitliği ve yorumlanabilirliği nedeniyle pratik veri biliminin temel taşı olmaya devam ediyor. Bu metin tabanlı kurs, teorik temellerden gerçek dünya dağıtımına kadar, hatsal algoritmaların tam yaşam döngüsü boyunca size rehberlik ediyor. Çalışan modeller oluşturmadan önce temel terminoloji, matematiksel kavramlar ve veri ön işleme tekniklerini keşfetmekle başlayacaksınız. Açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçaları aracılığıyla, algoritmaları üretim hazır web hizmetlerine nasıl uygulayacağınızı, değerlendireceğinizi ve paketleyeceğinizi öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: • Doğrusal algoritmalar için temel tanımlamalar, kayıp fonksiyonları ve optimizasyon tekniklerini anlayın. • Doğrisal gerileme, lojistik gerileme ve Ridge ve Lasso gibi düzenlileştirme yöntemlerini uygulayın. • Model katsayılarını yorumlayarak tahminleri hissedarlara açıkça açıklayın. • Eğitimli modelleri gerçek zamanlı çıkarım için RESTful web hizmetlerine örtün. • Tekrarlanabilir iş akışlarını temiz proje yapılandırma ve çevre kurulumu için uygulayın. Müfredat, giriş tanımlarından ve matris temellerinden pratik model eğitimine, performans değerlendirmesine ve API oluşturmasına kolayca geçiş yapıyor.Bu kurs, pratik makine öğrenme kavramlarını öğrenmek isteyen yeni başlayanlar, umut vadeden veri bilimcileri ve temel programlama bilgisine sahip geliştiriciler için idealdir. Doğrusal makine öğrenimi modellerinde güçlü bir temel oluşturmak için bugün okumaya başlayın.