พื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องด้วยภาษาไพธอนและ scikit-learn

การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม แต่การเริ่มต้นอาจรู้สึกท่วมท้นหากไม่มีเส้นทางที่ชัดเจนและมีโครงสร้าง หลักสูตรนี้จะนำคุณไปสู่ขั้นตอนที่ 1 ถึงขั้นตอนที่ 10 จากหลักการคณิตศาสตร์หลักไปจนถึงการเขียนโค้ดภาษาไพธอนที่สะอาดและพร้อมใช้งาน คุณจะเปลี่ยนจากนักเขียนโปรแกรมที่อยากรู้อยากเห็น ไปเป็นผู้ปฏิบัติงานที่มั่นใจ สามารถเตรียมข้อมูล ฝึกฝนแบบจำลองการคาดการณ์ และประเมินผลของพวกเขา คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการเรียนรู้ของเครื่อง คำศัพท์ และพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ของการทำนายแบบจำลอง - สร้างและปรับแต่งแบบจำลองการเรียนรู้ที่ได้รับการดูแล รวมถึงการถดถอย ตัดสินใจต้นไม้และสนับสนุนเครื่องมือ ใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบไม่ควบคุม เช่นการจัดกลุ่ม เพื่อค้นหารูปแบบที่ซ่อนอยู่ ในชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ - สร้างกระบวนการเรียนรู้เครื่องที่สะอาดและสามารถทำซ้ำได้ ใช้ Scikit-learn Pipelines สมัยใหม่ - ประเมินผลการทำงานของแบบจำลองอย่างถูกต้อง ใช้การตรวจสอบความถูกต้อง วิเคราะห์ความแตกต่างของความลำเอียง และเครื่องมือวัดสมัยใหม่ - จัดการข้อมูลก่อนการประมวลผล และขั้นตอนวิศวกรรมที่ปลอดภัย เพื่อป้องกันการรั่วไหลของข้อมูล หลังจากนั้นคุณจะสำรวจการเรียนรู้โดยไม่มีผู้ดูแล และจบด้วยการเรียนรู้วิธีการสร้างระบบการเรียนรู้เครื่องที่ทันสมัยและแข็งแกร่ง หลักสูตรนี้ถูกออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่มีความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับภาษาไพธอนและต้องการจะเข้าสู่สาขาวิชาวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง โดยไม่ต้องมีพื้นฐานทางสถิติมาก่อน เริ่มอ่านวันนี้ เพื่อสร้างฐานการเรียนรู้ของเครื่อง