Машинное обучение на Python: практическое введение

Машинное обучение — это важный навыок в современных технологиях, но огромный объем теории может пугать новичков. Этот курс преодолевает сложность, сосредоточившись только на практических знаниях, которые вам нужны, чтобы начать создавать модели сегодня. К концу этого курса вы будете понимать основные типы машинного обучения, узнаете, как эффективно готовить данные с помощью инструментов Python, обучать базовые модели и точно оценивать их производительность. Вы приобретете уверенность в подходе к общим проблемам науки данных с помощьй отраслевых стандартов. Что вы узнаете: * Понять основные концепции обучения под наблюдением и без наблюдения, и когда применять каждый подход. * Подготовка и очистка необработанных наборов данных с использованием стандартных библиотек Python для манипулирования данными для обеспечения готовности модели. * Создание и обучение основных моделей прогнозирования, включая линейную регрессию и фундаментальные алгоритмы классификации. * Применять строгие методы оценки эффективности моделей и выбора соответствующих показателей. * Практикуются основные понятия интерпретируемости модели для понимания, почему модель делает конкретные предсказания. * Настроить основные концепции стойкости модели для оперативного использования простых рабочих процессов машинного обучения. Курс начинается с основных терминов и методов подготовки данных, а затем переходит к практическому построению и оценке моделей с использованием фрагментов кода и упражнений с руководством. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, интересующихся машинным обучением и наукой данных. Не требуется предыдущий опыт работы с ML, достаточно базового знакомства с программированием на Python. Начните свое путешествие в практическое машинное обучение сегодня.