Podstawy uczenia maszynowego: budowanie modeli za pomocą Pythona

Rozpoczęcie podróży w uczeniu maszynowym może wydawać się przytłaczające ze względu na złożoną matematykę i szeroki wachlarz specjalistycznej terminologii. Ten kurs przecina złożoność, aby dać ci jasną, praktyczną ścieżkę. Koncentrując się na teorii podstawowej i praktycznej implementacji w Pythonie, zdobędziesz niezbędne umiejętności potrzebne do przekształcenia surowych danych w prognozy. Wykroczysz poza teoretyczne koncepcje i nauczysz się strukturyzować, budować i oceniać rzeczywiste modele uczenia maszynowego. Czego się nauczysz: * Zrozumieć podstawowe zasady matematyczne i statystyczne leżące u podstaw algorytmów uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego. * Ćwicz czyszczenie danych, transformację i techniki inżynierii funkcji przy użyciu standardowych bibliotek Pythona. * Budowanie i porównywanie podstawowych modeli, w tym regresji liniowej, regresji logistycznej i algorytmów klastrowania. * Zastosuj solidne wskaźniki oceny, aby ocenić wydajność modelu i zapobiec typowym problemom, takim jak nadmierne i niedopasowanie. * Skonfiguruj uporządkowany przepływ pracy dla projektów uczenia maszynowego, obejmujący pobieranie danych, modelowanie i podstawowe koncepcje wersjonowania modelu. Kurs rozpoczyna się od ustalenia kluczowej terminologii ML i podstawowych pojęć przed przejściem do praktycznej manipulacji i wizualizacji danych. Następnie poświęcamy sekcje budowaniu i udoskonalaniu określonych typów modeli, kończąc lekcjami na temat struktury kompletnego cyklu życia projektu ML. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących, którzy mają podstawową znajomość składni Pythona i koncepcji programowania, ale są nowi w uczeniu maszynowym. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie ze statystyką lub nauką o danych. Zacznij budować swoje praktyczne portfolio uczenia maszynowego już dziś.