★ 4.8 (8,004)
⏱ 42 min
📚 7 aralin
Tungkol sa kursong ito
Ang pinangangasiwaang machine learning ang gulugod ng modernong predictive analytics, na nagpapahintulot sa mga organisasyon na maghula ng mga trend, uriin ang impormasyon, at gumawa ng mga desisyong batay sa datos. Kung gusto mong lumipat mula sa pagsulat ng mga pangunahing script ng Python patungo sa pagbuo ng mga matatalinong predictive model, ang pag-unawa kung paano gamitin ang mga industry-standard library ang iyong mahalagang susunod na hakbang.
Sa kursong ito na nakabatay sa teksto, makakakuha ka ng praktikal na pundasyon sa pinangangasiwaang pag-aaral gamit ang scikit-learn. Maglilipat ka mula sa pag-unawa sa mga pangunahing konsepto ng machine learning patungo sa paghahanda ng datos, pagsasanay sa mga modelo ng klasipikasyon at regresyon, at pagsusuri ng kanilang pagganap nang may kumpiyansa.
Ang iyong matututunan:
- Unawain ang mga pangunahing konsepto ng pinangangasiwaang pag-aaral, kabilang ang mga pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng klasipikasyon at regresyon.
- Bumuo ng mga predictive model upang malutas ang mga gawain sa klasipikasyon tulad ng customer churn at mga gawain sa regresyon tulad ng price forecasting.
- Magpatupad ng matatag na preprocessing pipelines upang linisin ang datos, pangasiwaan ang mga nawawalang halaga, at i-encode ang mga categorical variable.
- Suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga kritikal na sukatan tulad ng katumpakan, katumpakan, recall, ROC-AUC, at mean squared error.
- Pinuhin ang mga hyperparameter ng modelo gamit ang cross-validation upang maiwasan ang overfitting at matiyak ang generalizability.
- Ilapat ang mga modernong scikit-learn workflow, kabilang ang mga Pipeline at estimator API, upang sumulat ng malinis at handa nang gamiting machine learning code.
Magsisimula ka sa pamamagitan ng paggalugad sa mga pangunahing terminolohiya ng machine learning at sa supervised learning workflow. Mula roon, babasahin mo ang mga sunud-sunod na paliwanag, susuriin ang mga malinaw na snippet ng code, at susulong sa mga workflow ng classification at regression, na magtatapos sa advanced model tuning at pipeline optimization.
Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga nagsisimula sa machine learning at data science na may pangunahing kaalaman sa Python. Hindi kinakailangan ang paunang karanasan sa machine learning.
Magsimulang magbasa ngayon upang ma-unlock ang kapangyarihan ng predictive modeling gamit ang scikit-learn.
Ang makukuha mo
-
📜
Certificate ng pagtatapos
Idagdag sa LinkedIn profile mo
-
♾️
Lifetime access
Bumalik anumang oras, walang expiry
-
📱
Telepono o computer
Gumagana saanman, kahit anong device
-
💸
30-day refund
Walang tanong
-
⚡
Maikli at focused
42 min ng practical content
Mga review (2)
It's a solid course. The structure is logical and most of the examples were helpful. Could use a few more real-world scenarios though.
It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.
Kinuha rin ng iba
Mga Pundasyon ng Agham ng Datos at Analytics
Maging dalubhasa sa mga mahahalagang bagay sa pagsusuri ng datos at machine learning upang makakuha ng mga naaaksyunang insight at makagawa ng matalinong mga desisyon gamit ang mga modernong tool sa Python.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99
Mga Pundasyon ng Agham ng Datos
Alamin kung paano suriin ang mga dataset, bumuo ng mga predictive model, at ipatupad ang mga modernong daloy ng trabaho sa data gamit ang Python.
★ 5.0 (6,972)
$4.99$9.99
Mga Pundasyon ng Machine Learning: Decision Trees, SVMs, at Neural Networks
Matutong bumuo, suriin, at pinuhin ang mga pangunahing modelo ng machine learning upang malutas ang mga problema sa klasipikasyon at regresyon gamit ang malinis, modernong Python code.
★ 4.9 (14)
$4.99$9.99
Mga Pundasyon ng Data Science at AI: Matuto ng Python at Machine Learning
Bumuo ng matibay na pundasyon sa pagsusuri ng datos, machine learning, at neural network gamit ang Python upang simulan ang iyong karera sa mabilis na lumalagong larangan ng artificial intelligence.
★ 4.9 (3,752)
$4.99$9.99
Mga madalas itanong
Ano ang kailangan ko para sa kursong ito?
+
Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.
Paano ako magbabayad?
+
Sa pamamagitan ng card via Stripe, o cryptocurrency. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.
Pwede ba akong mag-refund?
+
Oo — full refund sa loob ng 30 araw, walang tanong.
Hanggang kailan ang access ko?
+
Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.
Makakakuha ba ako ng certificate?
+
Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.
Para sa mga learner sa
Tech
Design
Finance
Marketing
Healthcare
Edukasyon
Hospitality
Manufacturing