Podstawy inżynierii uczenia maszynowego: Python i biblioteki podstawowe

Czy jesteś gotowy na przejście do wymagającej dziedziny inżynierii uczenia maszynowego, ale potrzebujesz uporządkowanej ścieżki do nabycia podstawowych umiejętności technicznych?Ten kurs zapewnia podstawową wiedzę niezbędną do zrozumienia cyklu życia ML od przygotowania danych do wdrożenia modelu. Pod koniec tego programu będziesz posiadał silną znajomość zasad matematycznych i technik programowania wymaganych do wdrożenia różnych algorytmów ML.Będziesz w stanie wybrać odpowiednie modele, dokładnie ocenić ich wydajność i profesjonalnie uporządkować swoje projekty w portfolio kariery. Czego się nauczysz: * Zrozumieć podstawowe pojęcia matematyczne (algebra liniowa, rachunek różniczkowy i całkowy, statystyka), które leżą u podstaw algorytmów uczenia maszynowego. * Mistrz programowania Pythona do manipulacji danymi i analizy przy użyciu bibliotek takich jak Pandas i NumPy. * Zastosuj klasyczne techniki uczenia maszynowego za pomocą Scikit-learn do zadań klasyfikacji i regresji. * Budowanie i szkolenie sieci neuronowych przy użyciu nowoczesnych ram głębokiego uczenia się, takich jak TensorFlow i PyTorch. * Ćwicz systematyczną ocenę modelu, dostrajanie hiperparametrów i śledzenie eksperymentów. * Skonfiguruj podstawowe potoki MLOps, wdrażając wersjonowanie modeli i proste strategie wdrażania. Treść zaczyna się od podstawowego programowania i warunków wstępnych matematycznych, a następnie przechodzi do praktycznej implementacji modeli klasycznych i głębokiego uczenia się.Ostatnie sekcje prowadzą Cię przez strukturyzowanie złożonych projektów ML i przygotowywanie pracy do przeglądu. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym lub nauce o danych, którzy chcą zostać gotowymi do pracy inżynierami ML. Zacznij budować swoją wiedzę i rozpocząć karierę w machine learning już dziś.