Python Machine Learning: da zero alla pratica

Questo corso di solo testo semplifica i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico, rendendoli accessibili a chiunque abbia una conoscenza di base di Python.Questo corso di sola lettura semplifica le nozioni fondamentali di apprendimento automatica, rendendolo accessibile a chi ha una conoscenze di base Python. Imparerai come preparare i dati, addestrare i modelli, valutarne le prestazioni ed evitare le insidie comuni come l'overfitting, che può causare errori di calcolo e ridurre la produttività. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali dell'apprendimento supervisionato e non supervisionata, a partire dalla terminologia di base e definizioni. - Prepara e pulisci i set di dati grezzi utilizzando le moderne librerie Python per la manipolazione dei dati. - Crea modelli predittivi utilizzando scikit-learn, tra cui regressione, classificazione e clustering. - Valuta accuratamente le prestazioni del modello utilizzando metriche moderne, tecniche di convalida e convalide incrociate. - Applicare l'ingegneria delle funzionalità e la regolazione degli iperparametri per ottimizzare l'accuratezza del modello. - Esplora i moderni flussi di lavoro di apprendimento automatico, inclusi i concetti di base di MLOps per il tracciamento dei modelli e la gestione del ciclo di vita. Il corso inizia con la terminologia essenziale e l'intuizione matematica prima di guidarti attraverso tutorial scritti passo-passo sul preprocessamento dei dati, l'addestramento del modello e la messa a punto delle prestazioni.Questo programma è progettato per i principianti con una conoscenza di base della programmazione Python; non è richiesto alcun background precedente in statistica o apprendimento automatico. Inizia a leggere oggi stesso e costruisci il tuo primo modello di machine learning passo dopo passo.