Aprendizaje automático supervisado en Python con scikit-learn

El aprendizaje automático supervisado es la columna vertebral de los análisis predictivos modernos, lo que permite a las organizaciones pronosticar tendencias, clasificar información y tomar decisiones basadas en datos.Si desea pasar de escribir scripts básicos de Python a crear modelos predictivos inteligentes, comprender cómo aprovechar las bibliotecas estándar del sector es su siguiente paso esencial. En este curso basado en texto, obtendrá una base práctica en el aprendizaje supervisado con scikit-learn, y pasará de comprender los conceptos básicos de aprendizaje automático a preparar datos, entrenar modelos de clasificación y regresión y evaluar su rendimiento con confianza. Lo que aprenderás: - Comprender los conceptos fundamentales de aprendizaje supervisado, incluidas las diferencias clave entre clasificación y regresión. - Construir modelos predictivos para resolver tareas de clasificación como la pérdida de clientes y tareas de regresión como la previsión de precios. - Implemente tuberías de preprocesamiento robustas para limpiar datos, manejar valores faltantes y codificar variables categóricas. - Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas críticas como exactitud, precisión, recordatorio, ROC-AUC y error cuadrático medio. - Ajuste fino de hiperparámetros de modelo mediante validación cruzada para evitar el sobreajuste y garantizar la generalización. - Aplique flujos de trabajo modernos de scikit-learn, incluidas las API de Pipeline y estimador, para escribir código de aprendizaje automático limpio y listo para la producción. Comenzará explorando la terminología básica de aprendizaje automático y el flujo de trabajo de aprendizaje supervisado, a partir de ahí, leerá explicaciones paso a paso, analizará fragmentos de código claros y avanzará a través de los flujos de trabajo de clasificación y regresión, concluyendo con el ajuste avanzado de modelos y la optimización de la canalización. Este curso está diseñado para principiantes en aprendizaje automático y ciencia de datos que tienen una familiaridad básica con Python.No se requiere experiencia previa en aprendizaje automático. Comience a leer hoy mismo para descubrir el poder del modelado predictivo con scikit-learn.