Python Uczenie maszynowe i analiza predykcyjna dla początkujących

Uczenie maszynowe zmienia sposób, w jaki branże podejmują decyzje, ale rozpoczęcie pracy z matematyką i kodem może wydawać się przytłaczające.Ten kurs rozkłada złożone algorytmy na jasne, krok po kroku wyjaśnienia Pythona i przykłady kodu pisanego. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć danych do pewnego budowania, oceny i dostrajania modeli predykcyjnych.Ucząc się, jak czyścić dane, funkcje inżynierskie i wdrażać podstawowe algorytmy za pomocą standardowych bibliotek branżowych, rozwiniesz praktyczne umiejętności potrzebne do rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, w tym paradygmaty uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego. - Przygotuj i wyczyść surowe zbiory danych za pomocą nowoczesnych technik wstępnego przetwarzania danych i inżynierii funkcji. - Twórz modele predykcyjne za pomocą regresji liniowej, regresji logistycznej, drzew decyzyjnych i lasów losowych. - Dokładnie oceniaj wydajność modelu za pomocą precyzji, przypomnienia, wyniku F1 i krzywych ROC. - Zastosuj wzorce projektowania rurociągów, aby zapewnić powtarzalne przepływy danych i uniknąć wycieku danych. - Wdrażaj podstawowe sieci neuronowe i algorytmy klastrowania do złożonego rozpoznawania wzorców. Program nauczania zaczyna się od podstawowej terminologii i podstaw przygotowania danych przed przejściem do praktycznego modelowania predykcyjnego.Będziesz przechodzić od prostych modeli liniowych do złożonych metod zespołowych, owijając się ewaluacją modelu i projektowaniem rurociągów. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnie początkujących w uczeniu maszynowym, aspirujących analityków danych i programistów, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie analizy predykcyjnej.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczniu maszyn. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować potencjał modelowania predykcyjnego za pomocą Pythona.