Основы машинного обучения для анализа данных

Каждая организация располагает огромным количеством данных, но их реальная ценность заключается в предсказании того, что произойдет дальше. Переход от описания прошлых тенденций к прогнозированию будущих результатов является основой современного предсказательного анализа данных. Этот текстовый курс поможет вам преодолеть этот разрыв, обучив вас основам машинного обучения. В этом курсе вы узнаете, как перейти от стандартного анализа данных к созданию моделей машинного обучения. Вы приобретете навыки подготовки наборов данных, обучения алгоритмов обучения с наблюдением и уверенно оценивать их производительность. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию машинного обучения, основные концепции и рабочий процесс предсказывающего моделирования - Подготовка и очистка структурированных наборов данных с использованием современных библиотек данных для конвейеров машинного обучения - Внедрение и обучение ключевых моделей обучения с наблюдением, включая алгоритмы регрессии и классификации - Оценка производительности модели точно с использованием метрики, такие как точность, восстановление, и среднеквадратическая ошибка - Применение передовой практики для проверки моделей, разделения наборов данных и недопущения чрезмерного подбора - Создание воспроизводимых рабочих процессов для обеспечения надежности и последовательности моделей прогнозирования Курс начинается с основных терминов и определений, а затем постепенно знакомит с подготовкой данных, выбором алгоритмов и обучением моделей. Вы пройдете путь от простых концептуальных рамок до реализации практических предсказательных рабочих процессов с помощью письменных объяснений и примеров кода. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных и начинающих ученых данных, которые хотят добавить предсказывающее моделирование в свой инструментарий. Предыдущий опыт машинного обучения не требуется. Начните свой путь в прогностическом анализе данных и раскройте потенциал прогнозирования ваших данных сегодня.