Прикладное машинное обучение: практические концепции и модели на Python

Машинное обучение меняет способы решения сложных задач, но начинающие программисты могут почувствовать себя не в своей тарелке, если столкнутся с плотной математикой и сложным кодом. Этот текстовый курс упрощает процесс, постепенно знакомя вас с основными понятиями и практическими алгоритмами. Вы перейдете от новичка к уверенному практикующему, способному готовить наборы данных, тренировочные модели и оценивать их производительность. Читая подробные концептуальные разбивки и изучая чистые фрагменты кода, вы поймете, как решать реальные проблемы классификации и регрессии. Что вы узнаете: Основы машинного обучения, рабочие процессы подготовки данных и метрики оценки; Подготовка и очистка необработанных наборов данных с использованием современных методов Pandas для исследовательского анализа данных; Создание и обучение моделей регрессии и классификации с использование Scikit-learn; Понимание механики машин векторной поддержки, деревьев решений, Курс посвящен изучению основных понятий и методов глубинного обучения, а также методов создания и проверки моделей. Курс начинается с основных терминов и основ подготовки данных, а затем переходит к алгоритмам обучения с наблюдением и основным нейронным сетям. Этот курс разработан специально для начинающих, и для его прохождения не требуется предыдущего опыта машинного обучения. Начните читать уже сегодня, чтобы создать практический фундамент машинного образования.