Практическое машинное обучение и глубокое обучение с использованием Python

Машинное обучение и глубокое обучение являются необходимыми навыками для любого, кто хочет анализировать сложные данные и создавать интеллектуальные системы, которые могут предсказать результаты или классифицировать информацию. Этот курс обеспечивает четкую концептуальную основу как в традиционном машинном обучении, так и в современных методах глубокого обучения. Вы перейдете от понимания основных статистических моделей к реализации мощных нейронных сетей, оснащенных для решения реальных проблем науки данных. Что вы узнаете: * Понять основные принципы обучения под наблюдением и без наблюдения и их соответствующие случаи использования. * Применение фундаментальных алгоритмов ML, таких как регрессия, классификация и кластеризация с использованием библиотеки scikit-learn. * Создание и оптимизация глубоких нейронных сетей для сложного распознавания образов с использованием TensorFlow. * Практикуются основные методы подготовки данных и инженерного обеспечения, необходимые для эффективной подготовки моделей. * Настроить базовые методы управления средой и моделями, вводя фундаментальные концепции MLOps. * Анализ того, каким образом результаты моделирования могут использоваться для принятия решений, включая основные принципы интерпретируемости моделей. Курс начинается с основных терминов и методов подготовки данных, а затем переходит к реализации традиционных моделей машинного обучения. Затем мы переходим к архитектуре и обучению глубоких нейронных сетей, а в заключение - к практическим сценариям применения. Этот курс специально разработан для абсолютно начинающих, интересующихся наукой о данных, программированием или искусственным интеллектом. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением или продвинутой математикой. Начните наращивать свой опыт в области предсказывающего моделирования сегодня.