Xử lý dữ liệu, học máy, và đánh giá mô hình

Dữ liệu thô hiếm khi sẵn sàng cho học máy, và xây dựng một mô hình chỉ là một nửa trận chiến - bạn cũng phải biết cách đánh giá hiệu suất của nó trong thế giới thực. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các đường ống thiết yếu để chuẩn bị dữ liệu, mô hình huấn luyện và đo lường thành công của họ. Bạn sẽ chuyển từ làm việc với các tập dữ liệu hỗn độn để tự tin cấu trúc chúng cho các thuật toán học máy. Bằng cách hiểu các nguyên tắc cốt lõi của kỹ thuật tính năng, lựa chọn mô hình và các chỉ số xác minh, bạn sẽ xây dựng các hệ thống đáng tin cậy tổng quát hóa tốt cho dữ liệu mới, chưa thấy. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các kỹ thuật xử lý trước dữ liệu cơ bản, bao gồm xử lí các giá trị thiếu, quy mô và mã hóa các biến phân loại; Ứng dụng các phương pháp kỹ sư tính năng hiện đại để tối ưu hóa các tập dữ kiện cho các thuật toán học máy; Xây dựng và đào tạo các mô hình học máy cổ điển bằng cách sử dụng thư viện Python tiêu chuẩn của ngành; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số chính như độ chính xác, hồi ức, điểm F1 và ROC-AUC; Thực hiện các chiến lược xác minh mạnh mẽ như xác minh chéo để ngăn ngừa quá phù hợp; Tìm hiểu các khái niệm MLOp hiện đại để theo dõi thí nghiệm và quản lý các phiên bản mô hình. Chương trình bắt đầu với các khái niệm và thuật ngữ xử lý dữ liệu cơ bản trước khi tiến tới các kỹ thuật mô hình hóa thực tế và các chiến lược đánh giá nghiêm ngặt. Bạn sẽ đọc qua các giải thích rõ ràng và các ví dụ mã có cấu trúc được thiết kế để củng cố hiểu biết của bạn về quy trình học máy. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn có một sự giới thiệu có cấu trúc về khoa học dữ liệu và học máy, không cần kinh nghiệm mô hình trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng một nền tảng vững chắc trong việc chuẩn bị dữ liệu và đánh giá học máy.