Прикладное машинное обучение: формулировка задачи и подготовка данных

Машинное обучение преобразует отрасли от финансов до здравоохранения, но многие проекты терпят неудачу еще до начала из-за плохо определенных проблем и беспорядочных данных. Чтобы успешно применить машинное обучения, вы должны сначала овладеть искусством формулирования проблемы и подготовки наборов данных для анализа. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы прикладного машинного обучения. Вы пройдете путь от понимания основных терминов до структурирования реальных проблем, изучения ресурсов данных и выполнения современных конвейеров подготовки данных. Что вы узнаете: - Понять основные концепции, терминологию и жизненный цикл прикладного проекта машинного обучения. - Определение и рамки бизнес-задач как структурированных проблем машинного обучения. - Обследование и оценка имеющихся данных для обеспечения качества, актуальности и соответствия поставленным целям. - Подготовка и очистка наборов первичных данных с использованием современных методов обработки данных и передовой практики. - Проверка данных в целях предотвращения таких распространенных проблем, как утечка данных и чрезмерное приспособление. - Применять структурированные показатели оценки для измерения эффективности модели по отношению к реальным целям. Курс начинается с основных терминов и концептуальных рамок, а затем переходит к практическим стратегиям подготовки данных. Вы будете читать четкие объяснения, анализировать практические фрагменты кода и выполнять письменные упражнения, направленные на повышение уверенности в себе. Этот курс предназначен для начинающих, профессионалов и начинающих специалистов по данным, которые хотят применить машинное обучение в своей области, без каких-либо предварительных математических требований. Начните развивать основные навыки машинного обучения уже сегодня.