Bouw uw machine learning-portfolio in Python

Klaar om verder te gaan dan de theorie van machine learning en projecten te bouwen die uw vaardigheden laten zien?Deze cursus is ontworpen om u te helpen een tastbaar portfolio van werk te maken dat uw praktische vaardigheid met Python demonstreert. Je krijgt praktische ervaring door de volledige levenscyclus van het machine learning-project te doorlopen.Je begint met ruwe gegevens, leert ze opschonen, verkennen en voorbereiden voor modellering.Je traint, evalueert en interpreteert verschillende modellen en leert ten slotte hoe je je werk effectief kunt presenteren in een professionele portfolio. Wat je leert: - Begrijp de end-to-end machine learning-projectworkflow, van gegevensverzameling tot modelevaluatie. - Pas technieken voor gegevensreiniging, voorbereiding en functie-engineering toe met behulp van de Pandas-bibliotheek. - Bouw en evalueer zowel regressie- als classificatiemodellen met Scikit-learn. - Oefen essentiële datavisualisatievaardigheden om resultaten te interpreteren en uw bevindingen te communiceren. - Leer een getraind model op te slaan en in een eenvoudige web-API te wikkelen voor implementatie. - Maak goed gedocumenteerde projecten klaar om te worden weergegeven op uw cv en GitHub-profiel. De cursus begint met de basisprincipes van de ML-levenscyclus en het instellen van uw ontwikkelomgeving.U gaat vervolgens door een reeks begeleide projecten, waarbij u bij elke stap nieuwe technieken toepast. Deze cursus is voor beginners in machine learning.Ervaring met ML-bibliotheken is niet vereist, hoewel een basiskennis van Python-syntaxis nuttig is. Begin vandaag nog met het bouwen van uw professionele machine learning-portfolio.