Python Machine Learning: praktyczne wprowadzenie

Uczenie maszynowe jest niezbędną umiejętnością w nowoczesnej technologii, ale sama objętość teorii może być zastraszająca dla nowicjuszy.Ten kurs przecina złożoność, koncentrując się tylko na praktycznej wiedzy, której potrzebujesz, aby rozpocząć budowanie modeli już dziś. Pod koniec tego kursu zrozumiesz podstawowe typy uczenia maszynowego, będziesz wiedział, jak skutecznie przygotowywać dane za pomocą narzędzi Python, trenować podstawowe modele i dokładnie oceniać ich wydajność.Zdobędziesz pewność, że podejdziesz do typowych problemów związanych z nauką o danych za pomoca standardowych technik branżowych. Czego się nauczysz: * Zrozumieć podstawowe pojęcia uczenia się nadzorowanego i nienadzorowanego oraz kiedy zastosować każde podejście. * Przygotuj i wyczyść surowe zbiory danych za pomocą standardowych bibliotek manipulacji danymi Pythona w celu przygotowania modelu. * Budowanie i szkolenie podstawowych modeli predykcyjnych, w tym regresji liniowej i podstawowych algorytmów klasyfikacji. * Zastosuj rygorystyczne techniki oceny wydajności modelu i wyboru odpowiednich wskaźników. * Ćwicz podstawowe pojęcia w interpretacji modelu, aby zrozumieć, dlaczego model czyni określone przewidywania. * Skonfiguruj podstawowe koncepcje trwałości modelu do operacjonalizacji prostych przepływów pracy uczenia maszynowego. Kurs rozpoczyna się od podstawowej terminologii i technik przygotowania danych, zanim przejdziemy do praktycznego budowania i oceny modelu za pomocą fragmentów kodu i ćwiczeń z przewodnikiem. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących zainteresowanych uczeniem maszynowym i nauką o danych.Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z ML, tylko podstawowa znajomość programowania Pythona. Rozpocznij swoją podróż w praktyczne uczenie maszynowe już dziś.