Yönetilen Makine Öğrenmesi'nde Sınıflandırma Temelleri

Makine öğrenimi sınıflandırması, dolandırıcı işlemlerin tespitinden dijital iletişimin filtrelenmesine kadar çağdaş karar vermenin arkasındaki motordur.Bu kurs, öngörülmüş modellemenin nasıl çalıştığını ve gerçek dünya kategorik verilerine nasıl uygulanacağını anlamak isteyen herkese net, metin tabanlı bir yol sağlar. Ham verileri anlamaktan, bilgileri kesinlikle gruplayabilecek sofistike modeller oluşturmaya geçiş yapacaksınız. Hata ölçütlerini nasıl yorumlayacağınızı öğrenerek ve yaklaşımınızı iyileştirerek, harekete geçirilebilir içgörüleri yönlendiren güvenilir tahminler geliştirmek için gerekli becerileri kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Denetimli öğrenmenin temel ilkelerini ve kategorik sonuçları anlamak - Lojistik Gerileme ve Karar Ağaçları gibi temel algoritmaları uygulayın - Model başarısını hassasiyet, hatırlama ve F1-puan metriklerini kullanarak değerlendirin - K-fold cross-validation gibi sağlam doğrulama teknikleri uygulayın - Sınıf dengesizliği ve özellik ölçeklendirmesi de dahil olmak üzere karmaşık veri sorunlarını çöz - Verileri eğitim ve test setlerine bölmek için modern iş akışlarını uygulayın Kurs, farklı sınıflandırma algoritmalarının mantığı ve başarılarını ölçmek için pratik adımlara yön vermeden önce temel terminoloji ve teorik temellerle başlar. Detaylı açıklamaları okuyup, modelleme boru hattının anlaşılmasını güçlendirmek için tasarlanmış yazılı egzersizler yoluyla bilginizi uygulayacaksınız. Bu ders veri bilimi ve öngörülmüş modellemeye yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; makine öğrenimi ile ilgili önceden bir deneyim gerekmez.Öngörüldüğümüz analizlerde temelinizi bugün inşa etmeye başlayın.