Machine Learning Foundations: Build a Value Estimation Model (bằng tiếng Anh).

Học máy đang thay đổi cách chúng ta phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định, nhưng bắt đầu có thể cảm thấy quá sức. Bạn sẽ chuyển từ một người mới bắt đầu tò mò sang một người thực hành tự tin có khả năng cấu trúc dữ liệu và huấn luyện mô hình dự đoán. Bằng cách khám phá các nền tảng của việc học có giám sát, bạn sẽ hiểu cách các thuật toán tìm kiếm các mẫu trong dữ kiện và áp dụng các khái niệm này để xây dựng một máy ước tính giá trị bất động sản thực tế bằng Python. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của học máy, bao gồm sự khác biệt giữa học có giám sát và không giám thị - Thiết lập một môi trường phát triển Python hiện đại bằng cách sử dụng môi trường ảo và thư viện cần thiết như scikit-learn và pandas - Chuẩn bị và dọn dẹp dữ liệu thô bằng cách sử dụng các khung dữ kiện có cấu trúc để huấn luyện - Xây dựng một mô hình ước tính giá trị để dự đoán giá bất động sản dựa trên đặc điểm tài sản - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính để đảm bảo độ chính xác và tránh quá phù hợp - Ứng dụng các quy ước ống dẫn scikit-learn hiện đại để giữ cho mã học máy của bạn sạch sẽ và có thể tái tạo Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và thuật ngữ chính trước khi chuyển từng bước vào các đoạn mã Python thực tế. Bạn sẽ tiến hành nạp dữ liệu, huấn luyện mô hình, và đánh giá hiệu suất qua các giải thích rõ ràng, viết và các bài tập thực tế Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong học máy và khoa học dữ liệu; sự quen thuộc cơ bản với cú pháp Python là hữu ích nhưng không cần có nền tảng toán học hoặc khoa học data trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để bước những bước đầu tiên vào thế giới của học máy và mô hình dự đoán.