Podstawy uczenia maszynowego dla nauki o danych

Uczenie maszynowe jest motorem nowoczesnych innowacji, ale rozpoczęcie pracy może wydawać się przytłaczające bez jasnej mapy drogowej.Ten kurs upraszcza złożone algorytmy w czytelne, możliwe do zastosowania kroki dla każdego, kto chce wejść w dziedzinę nauki o danych. Przejdziesz od podstawowej terminologii do wdrażania modeli funkcjonalnych, zyskując pewność, że możesz analizować zbiory danych i wyodrębniać znaczące spostrzeżenia.Skupiając się na logice matematyki i strukturze danych, zrozumiesz, w jaki sposób maszyny uczą się od wzorców, aby dokonywać dokładnych prognoz w rzeczywistych scenariuszach. Czego się nauczysz: - Zrozum niezbędny siedmiostopniowy przepływ pracy uczenia maszynowego od gromadzenia danych do prognozowania. - Zastosuj techniki uczenia się pod nadzorem, w tym regresję liniową i modele klasyfikacji. - Miary oceny modelu głównego, takie jak współczynnik Pearsona i współczynnik determinacji. - Poznaj koncepcje uczenia się bez nadzoru i logikę systemów rekomendacji. - Ćwicz wstępne przetwarzanie danych i inżynierię funkcji, aby poprawić dokładność modelu. - Zrozum nowoczesne strategie wdrażania do przenoszenia modeli do środowisk chmurowych. - Naucz się wyjaśniać wyjścia modelu za pomocą podstawowych technik szybkiej inżynierii i interpretacji. Kurs rozpoczyna się od podstawowych definicji i podstawowej terminologii, a następnie przeprowadzi Cię przez praktyczne zastosowanie algorytmów przy użyciu środowisk Jupyter Notebook.Nauczysz się poruszać się po typowych wyzwaniach związanych z danymi i przygotowywać zbiory danych do rygorystycznej analizy. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w nauce o danych.Wszystkie pojęcia są wyjaśnione za pomocą jasnego tekstu i przykładów kodu. Zacznij budować podstawy w uczeniu maszynowym już dziś.