Python Machine Learning: Eine praktische Einführung

Maschinelles Lernen ist eine wichtige Fähigkeit in der modernen Technologie. Die schiere Menge an Theorie kann für Neulinge jedoch einschüchternd sein. Dieser Kurs durchbricht die Komplexität und konzentriert sich nur auf das praktische Wissen, das Sie benötigen, um heute mit dem Erstellen von Modellen zu beginnen. Am Ende dieses Kurses werden Sie die grundlegenden Arten des maschinellen Lernens verstehen, wissen, wie Sie Daten effektiv mit Python-Tools aufbereiten, grundlegende Modelle trainieren und ihre Leistung genau bewerten können.Sie werden das Vertrauen gewinnen, häufige Datenwissenschaftsprobleme mit branchenüblichen Techniken anzugehen. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kernkonzepte des überwachten und unbeaufsichtigten Lernens und wann Sie jeden Ansatz anwenden sollten. * Vorbereiten und Bereinigen von Rohdatensätze mit Standard-Python-Datenmanipulationsbibliotheken für die Modellbereitschaft. * Erstellen und trainieren Sie wesentliche Vorhersagemodelle, einschließlich linearer Regression und grundlegender Klassifizierungsalgorithmen. * Wenden Sie strenge Techniken zur Bewertung der Modellleistung und zur Auswahl geeigneter Metriken an. * Üben Sie grundlegende Konzepte in der Modellinterpretabilität, um zu verstehen, warum ein Modell bestimmte Vorhersagen macht. * Konfigurieren Sie grundlegende Modellpersistenzkonzepte für die Operationalisierung einfacher Machine-Learning-Workflows. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Techniken zur Datenaufbereitung, bevor wir uns der praktischen Modellerstellung und -auswertung widmen, wobei wir Code-Snippets und geführte Übungen verwenden. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger, die sich für Machine Learning und Data Science interessieren, ohne Vorkenntnisse in ML, nur Grundkenntnisse der Python-Programmierung. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise ins praktische maschinelle Lernen.