Data Science Foundations: Mô hình dự đoán và học máy

Mô hình dự đoán là cốt lõi của khoa học dữ liệu hiện đại, chuyển đổi dữ kiện lịch sử thô thành kiến thức tương lai có thể hành động. Nếu bạn muốn vượt qua phân tích dữ liệu cơ bản và bắt đầu xây dựng các mô hình học máy giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, thì việc nắm vững các thuật toán cốt lõi này là bước tiếp theo của bạn. Lớp học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua quá trình chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình học máy và xác nhận hiệu suất của chúng. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm thống kê cơ bản đến việc thực hiện và điều chỉnh các thuật toán dự đoán mạnh mẽ với niềm tin. Bạn sẽ học được gì: Hiểu thuật ngữ học máy cơ bản, từ học giám sát đến kỹ thuật tính năng; Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu bằng cách sử dụng thư viện khung dữ kiện hiện đại cho hiệu suất mô hình tối ưu; Xây dựng và đào tạo mô hình dự đoán cổ điển, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi phục logistic và cây quyết định; Đánh giá độ chính xác mô hình và độ bền bằng cách sử dụng các chỉ số chính như chính xác, nhớ lại và xác minh chéo; Ứng dụng các thực tiễn hiện đại cho việc lựa chọn mô hình và tránh các bẫy phổ biến như quá phù hợp; Tìm hiểu các khái niệm MLOp cơ bản để hiểu cách các mô hình được giám sát và duy trì trong sản xuất. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách học thuật ngữ cơ bản và các bước chuẩn bị dữ liệu trước khi lặn vào các bước viết từng bước của các thuật toán học máy cốt lõi và kỹ thuật đánh giá. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu mới bắt đầu, sinh viên và các nhà phát triển tham vọng có hiểu biết cơ bản về các khái niệm dữ kiện và muốn bước vào mô hình dự đoán. Không cần có nền tảng toán học cao cấp. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa sức mạnh của học máy dự đoán.