พื้นฐานการเรียนรู้เครื่องสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องยนต์เบื้องหลังนวัตกรรมสมัยใหม่ แต่การเริ่มต้น อาจรู้สึกท้อแท้ หากไม่มีแผนการที่ชัดเจน คุณจะพัฒนาจากคำศัพท์พื้นฐานไปสู่การนำเสนอแบบจำลองการทำงาน สร้างความมั่นใจในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลและดึงความเข้าใจที่มีความหมายออกมา ด้วยการมุ่งเน้นไปที่ตรรกะเบื้องหลังคณิตศาสตร์และโครงสร้างของข้อมูล คุณจะเข้าใจว่าเครื่องจักรเรียนรู้จากรูปแบบอย่างไรเพื่อทำการคาดการณ์ที่แม่นยำในสถานการณ์จริง คุณจะเรียนรู้อะไร เข้าใจขั้นตอนการทำงาน 7ขั้นตอนของการเรียนรู้เครื่อง ตั้งแต่การรวบรวมข้อมูล จนถึงการคาดการณ์ - ใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่ได้รับการดูแล รวมถึงการถดถอยแบบเสี่ยงทายและแบบจำลองการจัดประเภท - ตัววัดการประเมินแบบจำลองหลัก เช่น ค่าคงที่ของเพียร์สัน และค่าคงที่ของการกำหนด - สำรวจแนวคิดการเรียนรู้โดยไม่มีผู้ดูแล และตรรกะที่อยู่เบื้องหลังระบบคำแนะนำ - ฝึกการประมวลผลข้อมูลก่อนและวิศวกรรมเพื่อปรับปรุงความถูกต้องของแบบจำลอง - เข้าใจกลยุทธ์การใช้งานสมัยใหม่ สำหรับการย้ายโมเดลไปสู่สภาพแวดล้อมคลาวด์ - เรียนรู้ที่จะอธิบายผลลัพธ์ของแบบจำลอง ใช้วิศวกรรมพื้นฐานและเทคนิคการตีความ หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการอธิบายพื้นฐานและคำศัพท์หลักก่อนที่จะนำคุณไปสู่การประยุกต์ใช้อัลกอริทึมโดยใช้สภาพแวดล้อมของ Jupyter Notebook คุณจะเรียนรู้ที่จะนำทางผ่านความท้าทายของข้อมูลทั่วไปและเตรียมชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์อย่างเข้มงวด หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ไม่มีประสบการณ์ในวิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักการทั้งหมดจะถูกอธิบายผ่านข้อความและตัวอย่างโค้ดที่เขียนไว้อย่างชัดเจน เริ่มสร้างฐานการเรียนรู้ของเครื่องของคุณวันนี้