Regression and Classification: Build Predictive Models with Confidence (İngilizce).

Tahmin edici modelleme, modern veri biliminin omurgasıdır ve organizasyonlara eğilimleri tahmin etme ve verileri doğrulukla kategorize etme olanağı sağlar. Gerileme ve sınıflandırmanın temel mekaniklerini anlamak, makine öğrenimi alanına girmek isteyen herkes için gereklidir. Bu sadece metin olan ders, sizi denetimli öğrenmenin temel ilkelerine yönlendirir. Temel istatistiksel kavramlardan, açık açıklayıcı ve pratik yazılı egzersizler kullanarak öngörülebilir modelleri inşa etmeye, değerlendirmeye ve ayarlamaya ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Gerileme ve sınıflandırma görevleri arasındaki kavramsal farklılıkları anlamak. - Modern temiz kodlama uygulamalarını kullanarak doğrusal ve lojistik gerileme modelleri oluşturun. - Ortalama hata, doğruluk, hassasiyet, hatırlama ve ROC eğrileri gibi önemli değerlendirme metriklerini uygulayın. - Modelin aşırı uyumlu olmasını önlemek için özellik mühendisliği ve düzenleme tekniklerini uygulayın. - Optimal model performansı için ham veri hazırlama ve eksik değerleri işleme egzersizleri. Kurs, pratik modelleme çalışma akışlarına geçmeden önce, denetimli öğrenmenin temel tanımları ve anahtar terminolojisiyle başlar. Gerçek dünya veri setlerinde öngörü algoritmalarını nasıl uygulayacağınızı ve değerlendireceğinizi gösteren adım adım yazılı dersleri keşfedeceksiniz. İstekli veri analistler, yazılım geliştiriciler ve makine öğrenimi hakkında merak eden yeni başlayanlar için tasarlanmış olan bu kurs önceden öngörülebilir modelleme deneyimi gerektirmez. Tahmin edici veri biliminin gücünü açmak için bugün okumaya başlayın.