Python Machine Learning Scientist: Podstawy i praktyczne modele

Uczenie maszynowe zmienia branże, a Python jest głównym językiem napędzającym tę rewolucję.Aby odnieść sukces w tej dziedzinie, musisz zrozumieć zarówno podstawowe koncepcje, jak i sposób ich implementacji za pomocą nowoczesnych bibliotek Pythona. Ten pisemny kurs prowadzi od podstawowych koncepcji danych do budowania, oceny i wdrażania modeli predykcyjnych.Dowiesz się, jak czyścić dane, projektować niezawodne funkcje i stosować klasyczne i nowoczesne algorytmy uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię uczenia maszynowego, pojęcia statystyczne i przepływy pracy wstępnego przetwarzania danych. - Twórz modele nadzorowane za pomocą scikit-learn, w tym klasyfikatory liniowe, drzewa decyzyjne i metody zespołowe. - Zastosuj techniki uczenia się bez nadzoru, takie jak klastrowanie i redukcja wymiarowości, aby odkryć wzorce w nieoznaczonych danych. - Wdrażaj zaawansowane techniki modelowania za pomocą gradientowego wzmacniania za pomoca XGBoost i głębokiego uczenia się za pomocę PyTorch. - Skonfiguruj nowoczesne środowiska programistyczne Pythona przy użyciu środowisk wirtualnych i czystych praktyk kodowania. - Przetwarzaj tekst i dane szeregów czasowych za pomocą specjalistycznych bibliotek, takich jak spaCy do przetwarzania języka naturalnego. - Poznaj podstawowe koncepcje MLOps do monitorowania, wersjonowania i oceny modeli w środowiskach produkcyjnych. Podróż zaczyna się od podstawowych definicji, podstaw matematycznych i konfiguracji środowiska programistycznego Pythona.Następnie przejdziesz przez uporządkowane lekcje pisemne obejmujące przygotowanie danych, podstawowe algorytmy, podstawy głębokiego uczenia się i nowoczesne praktyki wdrażania. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy mają podstawową znajomość programowania Pythona, nie wymagając wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub zaawansowanej nauce o danych.Zacznij czytać już dziś, aby zbudować praktyczne umiejętności potrzebne do projektowania i oceny modeli uczenia maszynowego.