Практические основы машинного обучения с использованием Python

Машинное обучение – это ключевая технология, движущая современным ИИ, но для начала необходимо прочно овладеть фундаментальными концепциями и практическими навыками реализации. Этот курс представляет собой четкое, поэтапное введение в основные концепции и алгоритмы обучения с наблюдением и без наблюдения. Вы перейдете от понимания теоретических основ ML к применению этих методов для решения общих задач науки данных с использованием стандартных библиотек Python. Что вы узнаете: * Понять основные различия между парадигмами обучения с наблюдением, без наблюдения и подкрепления. * Применять основные алгоритмы, такие как линейная регрессия, логистическая регрекция, деревья решений и кластеризация K-средних. * Практика очистки, подготовки и преобразования реальных данных специально для поглощения модели машинного обучения. * Оценка производительности модели с использованием критических метрик, таких как точность, восстановление, F1-оценка и кривых ROC. * Настройка основных конвейеров моделей и изучение методов сохранения и загрузки обученных моделей для будущего использования. * Создание полных, рабочих скриптов Python для решения задач классификации и регрессии с использованием реальных данных. Курс начинается с определения ключевой терминологии и настройки вашей среды Python. Затем вы будете систематически изучать основные алгоритмы, сопровождаемые практическими письменными упражнениями, направленными на подготовку данных, обучение и объективную оценку модели. Этот курс разработан специально для начинающих, у которых нет предыдущего опыта машинного обучения. Базовое знание синтаксиса Python полезно, но не обязательно. Начните свое путешествие в науку о данных и искусственный интеллект сегодня, овладев основами машинного обучения.