Construcción de canalizaciones prácticas de aprendizaje automático con datos reales

La transición de los conceptos teóricos de aprendizaje automático a la construcción de tuberías del mundo real puede ser un desafío cuando se enfrenta a conjuntos de datos desordenados e imperfectos.Este curso lo guía a través de todo el ciclo de vida de la ingeniería de aprendizajes automáticos, utilizando explicaciones prácticas escritas y ejemplos de código. Pasará de comprender los algoritmos básicos a estructurar con confianza los flujos de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo. Al trabajar a través de escenarios de datos realistas, aprenderá a limpiar entradas no estructuradas, seleccionar los algoritmos correctos, evaluar el rendimiento del modelo y aplicar principios modernos de seguimiento de experimentos para mantener sus proyectos organizados. Qué aprenderá: Comprender los conceptos fundamentales de aprendizaje automático, terminología y arquitecturas de canalización; Limpiar y preprocesar conjuntos de datos desordenados del mundo real utilizando técnicas modernas de manipulación de datos; Entrenar, ajustar y evaluar diversos modelos predictivos para resolver problemas de clasificación y regresión; Aplicar prácticas modernas Monitoree los parámetros de los modelos y las métricas de rendimiento; diagnostique problemas comunes de los modelo, como el sobreajuste y el subajuste, mediante estrategias de validación robustas; prepare sus modelos entrenados para la implementación en producción con código de canalización limpio y reproducible. El curso comienza con definiciones esenciales y fundamentos de preparación de datos antes de pasar paso a paso a través del entrenamiento de modelos, evaluación y optimización de pipeline.Leerá explicaciones estructuradas y analizará fragmentos de código Python prácticos que demuestran cada fase del ciclo de vida del desarrollo. Este curso está diseñado para aspirantes a científicos de datos y desarrolladores que entienden Python básico y quieren aprender a construir proyectos de aprendizaje automático estructurados y del mundo real desde cero.No se requiere experiencia previa en aprendizaje de máquinas.Comience a leer hoy para construir su primer canal de aprendizajes automáticos estructurados con confianza.