Stosowane uczenie maszynowe: praktyczne techniki i zastosowania

Uczenie maszynowe przekształca branże, ale przejście od teorii do praktycznego zastosowania może wydawać się przytłaczające.Ten kurs tekstowy prowadzi krok po kroku przez podstawowe pojęcia, przepływy pracy i algorytmy używane do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Pod koniec tego kursu przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć danych do pewnego wstępnego przetwarzania zbiorów danych, wdrażania algorytmów uczenia się pod nadzorem, analizowania obrazów i oceny wydajności modelu za pomocą nowoczesnych przepływów pracy Pythona. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, podstawową terminologię i struktury danych. - Przetwarzaj i czyść dane tabelaryczne przy użyciu nowoczesnych technik ram danych i najlepszych praktyk. - Wdrażaj modele uczenia się pod nadzorem dla zadań klasyfikacji i regresji. - Zastosuj podstawowe techniki przetwarzania obrazu i widzenia komputerowego do danych wizualnych. - Oceń wydajność modelu za pomocą solidnych wskaźników i strategii walidacji krzyżowej. - Struktura czystych, powtarzalnych przepływów pracy uczenia maszynowego z nowoczesnymi standardami kodowania. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstaw danych, a następnie przechodzi do praktycznego przetwarzania wstępnego, nadzorowanego budowania modeli i podstawowej wizji komputerowej.Każda koncepcja jest wzmocniona jasnymi pisemnymi wyjaśnieniami, analizą krok po kroku i praktycznymi fragmentami kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących, aspirujących specjalistów od danych i programistów, którzy szukają jasnego, opartego na tekście wprowadzenia do stosowanego uczenia maszynowego bez żadnych złożonych warunków wstępnych.