Основы машинного обучения с Python и scikit-learn

Машинное обучение меняет отрасли, но начать работу с ним без четкого, структурированного пути может быть сложно. Этот текстовый курс пошагово знакомит вас с основными математическими понятиями и помогает написать чистый, готовый к производству код на Python. Вы перейдете от любопытного программиста к уверенному практикующему, способному готовить данные, тренировать предсказывающие модели и оценивать их производительность. Читая всеобъемлющие объяснения и анализируя практические фрагменты кода, вы овладеете основными алгоритмами, которые питают современный искусственный интеллект. Что вы узнаете: - Понять основные концепции машинного обучения, терминологию и математические основы прогнозного моделирования. - Создание и настройка моделей обучения с наблюдением, включая регрессию, деревья решений и векторные машины поддержки. - Применять методы обучения без наблюдения, такие как кластеризация, для обнаружения скрытых шаблонов в немаркированных наборах данных. - Создание чистых, воспроизводимых рабочих процессов машинного обучения с использованием современных scikit-learn Pipelines. - точно оценивать эффективность модели с использованием перекрестной проверки, анализа смещения и дисперсии и современных метрик. - Управление предварительной обработки данных и шаги инженерии особенностей безопасно, чтобы предотвратить утечку данных. Курс начинается с ключевой терминологии и основ предварительной обработки данных, затем вы пройдете классическую регрессию и алгоритмы классификации. Затем вы изучите обучение без учителя и в конце вы узнаете, как структурировать надежные, современные конвейеры машинного обучения. Этот курс разработан специально для начинающих с базовыми знаниями Python, которые хотят войти в область науки данных и машинного обучения. Не требуется предварительного статистического опыта. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент машинного обучения.