Практическое машинное обучение с Python для начинающих

Данные есть везде, но способность превратить их в предсказуемые данные отличает современных профессионалов. Машинное обучение предоставляет инструменты для обнаружения скрытых закономерностей и принятия точных решений на основе данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы машинного обучения и начать создавать и оценивать свои первые модели. Вы узнаете основные понятия обучения с наблюдением и без наблюдения и напишете чистый, современный код на Python для решения задач, связанных с реальными данными. Что вы узнаете: - Понять основополагающую терминологию искусственного интеллекта, обучения под наблюдением и обучения без наблюдения - Подготовка и очистка необработанных наборов данных с использованием современных библиотек данных Python и структурированных конвейеров - Построение регрессионных и классификационных моделей для прогнозирования числовых результатов и классифицирования точек данных - Применять алгоритмы кластеризации для обнаружения скрытых группировок и шаблонов в неструктурированных данных - Оценка производительности модели с использованием отраслевых стандартов метрики для обеспечения точности и надежности Курс начинается с основных терминов и основных концепций машинного обучения, а затем переходит к практической подготовке данных и созданию моделей. Вы будете продвигаться шаг за шагом через практические письменные учебники и упражнения на основе кода, предназначенные для укрепления вашего понимания. Этот курс предназначен для новичков, которые хотят начать свое путешествие в науке данных и машинном обучении. Не требуется предыдущий опыт работы с машинным обучением, хотя полезно базовое знание синтаксиса Python. Начните читать сегодня, чтобы раскрыть силу предсказывающего моделирования с Python.