Bilgi Biliminde Gerileme ve Sınıflandırmaya Giriş

Tahmin edici modelleme modern veri biliminin kalbinde yer alır, ancak doğru algoritmayı seçmek ve ayarlamak bazen zor olabilir. Regresyon ve sınıflandırmanın temel ilkelerini anlamak, verileri analiz ederken bilgili, matematiksel olarak sağlam kararlar almanız için gereklidir. Bu metin tabanlı kurs, temel istatistiksel kavramlardan, gerçek veri kümeleri üzerinde öngörü modellerinin güvenle uygulanması ve değerlendirilmesine kadar sizi yönlendiriyor. Öğreneceğiniz şeyler: 1. Yanlılık-varyans ticareti de dahil olmak üzere, denetimli istatistik öğreniminin temel kavramlarını anlamak. 2. 3. Model performansını artırmak için ağaç tabanlı yöntemler ve karşılıklı doğrulama gibi tekrar örnekleme teknikleri uygulayın. 4. Etiketlenmemiş verilerde gizli paternleri keşfetmek için denetimli olmayan öğrenme tekniklerini keşfedin. 5. Model izleme için modern metrik ve temel MLOps ilkelerini kullanarak model değerlendirmesini pratik edin. Adım adım regression, sınıflandırma ve ağaç tabanlı algoritmalar üzerinden ilerlemeden önce anahtar terminoloji ve temel tanımlarla başlayabilirsiniz. Her kavram, sezgilerinizi geliştirmek için açık yazılı açıklamalar ve pratik kod parçalarıyla desteklenir. Bu kurs, istatistiksel modelleme öğrenmeye hevesli olan umut vadeden veri analistler ve acemiler için tasarlanmıştır; önceden ileri matematik veya makine öğrenimi deneyimi gerekmez. Veri odaklı karar vermeyi güçlendiren temel algoritmaları öğrenmek için bugün okumaya başlayın.