Python Машинное обучение и предсказуемая аналитика для начинающих

Машинное обучение меняет способы принятия решений в различных отраслях, но начать работу с математикой и кодом может быть нелегко. Этот курс разлагает сложные алгоритмы на понятные, пошаговые объяснения на Python и примеры написанного кода. Вы пройдете путь от понимания основных концепций данных до уверенного создания, оценки и настройки моделей предсказания. Изучая, как очищать данные, разрабатывать функции и внедрять основные алгоритмы с использованием стандартных библиотек, вы развиете практические навыки, необходимые для решения реальных аналитических проблем. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, включая парадигмы обучения с наблюдением и без наблюдения. - Подготовка и очистка наборов первичных данных с использованием современных методов предварительной обработки данных и методов инженерной обработки признаков. - Построение моделей предсказания с использованием линейной регрессии, логистической регресии, деревьев решений и случайных лесов. - Оценка производительности модели точно с использованием точности, восстановления, F1-скорости и кривых ROC. - Применение схем проектирования конвейеров для обеспечения воспроизводимых потоков данных и предотвращения утечки данных. - Реализация основных нейронных сетей и алгоритмов кластеризации для распознавания сложных образов. Программа начинается с основных терминов и основ подготовки данных, а затем переходит к практическому моделированию прогнозов. Вы пройдете путь от простых линейных моделей до сложных ансамблевых методов, а также оцените модели и разработаете трубопровод. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих машинного обучения, начинающих аналитиков данных и разработчиков программного обеспечения, которые хотят расширить свои навыки в области прогнозного анализа. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть потенциал предсказательного моделирования с Python.