Python Machine Learning: Klasyfikacja i nauczanie nadzorowane

Uczenie maszynowe z nadzorem, a w szczególności klasyfikacja, to jedna z najważniejszych umiejętności, jaką powinni posiadać współcześni specjaliści od danych. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię krok po kroku przez cały przepływ pracy z danymi za pomocą Pythona.Dowiesz się, jak czyścić surowe dane, projektować wysokiej jakości funkcje i trenować zaawansowane modele klasyfikacji, aby przewidywać kategorie i rozwiązywać rzeczywiste wyzwania biznesowe. Po drodze odkryjesz, jak radzić sobie ze złożonymi wyzwaniami związanymi z danymi, takimi jak nierównowaga klas, i zapewnić, że potoki uczenia maszynowego są czyste, powtarzalne i ustrukturyzowane zgodnie z nowoczesnymi standardami branżowymi. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe pojęcia nadzorowanego uczenia maszynowego i przepływów pracy klasyfikacji. - Wykonaj eksploracyjną analizę danych i inżynierię funkcji przy użyciu nowoczesnych konwencji biblioteki Pythona. - Buduj i oceniaj modele klasyfikacji, w tym regresję logistyczną, najbliższych sąsiadów K i drzewa decyzyjne. - Zastosuj zaawansowane metody zespołu, takie jak Random Forests i Gradient Boosting, aby poprawić dokładność prognozowania. - Adresuj nierównowagę klasy za pomocą technik takich jak dostrajanie progowe, SMOTE i ważenie klas. - Wdrażaj czyste przepływy pracy w potoku w Pythonie, aby zapewnić powtarzalne eksperymenty z zakresu nauki o danych. Kurs zaczyna się od podstawowych pojęć i podstawowej terminologii, zanim przejdziesz systematycznie przez przygotowanie danych, szkolenie modelu i ocenę wydajności.Będziesz czytać jasne pisemne wyjaśnienia, analizować uporządkowane fragmenty kodu i pracować nad praktycznym scenariuszem biznesowym obejmującym ryzyko kredytowe, aby utrwalić naukę. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, którzy chcą przejść do nauki o danych lub uczenia maszynowego.Podstawowa znajomość składni Pythona jest pomocna, ale nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w uczeniu maszynowym. Zacznij czytać już dziś, aby z pewnością zbudować swoje pierwsze modele uczenia maszynowego z nadzorem.