Machine Learning Fundamentals: Building Models with Python

Bắt đầu hành trình của bạn trong học máy có thể cảm thấy áp đảo do toán học phức tạp và một loạt rộng lớn các thuật ngữ chuyên ngành. Chương trình này sẽ giúp bạn vượt qua sự phức tạp để có một con đường rõ ràng, thực tế. Bằng cách tập trung vào lý thuyết nền tảng và thực hiện trực tiếp trong Python, bạn sẽ có được các kỹ năng cần thiết để chuyển đổi dữ liệu thô thành những hiểu biết dự đoán. Bạn sẽ vượt qua các khái niệm lý thuyết và học cách cấu trúc, xây dựng và đánh giá các mô hình học máy trong thế giới thực. Bạn sẽ học được: * Hiểu các nguyên tắc toán học và thống kê cốt lõi đằng sau các thuật toán học có giám sát và không giám thị. * Thực hành dữ liệu làm sạch, chuyển đổi, và các kỹ thuật kỹ sư đặc điểm sử dụng thư viện Python tiêu chuẩn công nghiệp. * Xây dựng và so sánh các mô hình thiết yếu, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi phục logistic, và thuật toán nhóm. * Apply robust evaluation metrics to assess model performance and prevent common issues like overfitting and underfitting.  ^ “Các mô hình phân tích”. * Cấu hình một luồng công việc có cấu trúc cho các dự án học máy, bao gồm việc hấp thụ dữ liệu, mô hình hóa và các khái niệm phiên bản mô hình cơ bản. Chương trình bắt đầu bằng cách thiết lập thuật ngữ ML chính và các khái niệm nền tảng trước khi chuyển sang thao tác dữ liệu và hình ảnh thực tế. Sau đó chúng tôi dành các phần để xây dựng và tinh chỉnh các loại mô hình cụ thể, đỉnh điểm là các bài học về cấu trúc một chu kỳ sống dự án ML hoàn chỉnh. Lớp học này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu có kiến thức cơ bản về cú pháp Python và các khái niệm lập trình nhưng mới đến học máy. Không cần kinh nghiệm trước đó với thống kê hoặc khoa học dữ liệu. Bắt đầu xây dựng danh mục học máy thực tế của bạn hôm nay.