Основы машинного обучения: Python и основные библиотеки

Готовы ли вы перейти в область машинного обучения, но вам нужен структурированный путь для приобретения основных технических навыков? Этот курс предоставляет фундаментальные знания, необходимые для понимания жизненного цикла ML от подготовки данных до развертывания модели. К концу этой программы вы будете обладать сильным владением математическими принципами и методами программирования, необходимыми для реализации различных алгоритмов ML. Вы сможете выбрать подходящие модели, точно оценить их производительность и профессионально структурировать свои проекты для карьерного портфеля. Что вы узнаете: * Понять основные математические понятия (линейная алгебра, исчисление, статистика), которые лежат в основе алгоритмов машинного обучения. * Основы программирования на Python для манипуляции данными и анализа с использованием библиотек Pandas и NumPy. * Применять классические методы машинного обучения с использованием Scikit-learn для классификации и регрессионных задач. * Создание и обучение нейронных сетей с использованием современных платформ глубокого обучения, таких как TensorFlow и PyTorch. * Практика систематической оценки модели, настройки гиперпараметров и отслеживания экспериментов. * Настройка основных конвейеров MLOps путем реализации моделей версионирования и простых стратегий развертывания. Курс начинается с основ программирования и математических предпосылок, а затем переходит к практической реализации классических и глубинных моделей обучения. В заключительных разделах вы узнаете, как структурировать сложные проекты ML и подготовить свою работу к рецензированию. Этот курс разработан специально для начинающих, у которых нет предыдущего опыта в машинном обучении или науке данных, которые хотят стать готовыми к работе инженерами ML. Не требуется предварительных условий. Начните накапливать опыт и строить карьеру в области машинного обучения уже сегодня.