Python per le basi di apprendimento automatico

Il machine learning sta rimodellando i settori, ma non è necessario un background in matematica avanzata per iniziare.Questo corso basato su testo ti guida passo dopo passo attraverso i concetti fondamentali del machine learning utilizzando Python.Passerai dalla comprensione dei principi di base dei dati alla scrittura di pipeline di machine learning pulite e pronte per la produzione. Leggendo le chiare spiegazioni e gli esempi di codice strutturato, acquisirai una comprensione pratica di come preparare i dati, addestrare gli algoritmi e valutare le prestazioni del modello. Imparerai a utilizzare librerie standard del settore come scikit-learn, panda e NumPy, esplorando anche pratiche moderne come pipeline di funzionalità e tracciamento di modelli di base. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti fondamentali di apprendimento automatico e la terminologia di base - Pulire e preelaborare i dati grezzi utilizzando panda e NumPy - Allena modelli di apprendimento automatico supervisionati per la classificazione e la regressione - Valutare le prestazioni del modello utilizzando tecniche di convalida appropriate - Applicare moderni flussi di lavoro di ingegneria delle funzionalità per preparare i dati per la formazione - Strutturare il codice di apprendimento automatico in modo pulito utilizzando oggetti pipeline Il corso inizia con definizioni e concetti di dati essenziali, quindi progredisce attraverso l'analisi esplorativa dei dati, la selezione degli algoritmi e la messa a punto del modello.Ogni sezione si concentra su modelli di codice pratici e leggibili che è possibile applicare immediatamente ai set di dati del mondo reale. Questo corso è progettato per principianti, aspiranti scienziati dei dati e sviluppatori che desiderano passare all'apprendimento automatico.Non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'apprendere le macchine, anche se è utile una familiarità di base con la sintassi di Python. Inizia oggi stesso il tuo viaggio nel mondo del machine learning.