Фундаментальное машинное обучение с Python

Интересуетесь быстро развивающимися областями искусственного интеллекта и машинного обучения? Этот курс предоставляет необходимые практические знания, которые вам понадобятся для создания моделей в реальном мире. К концу курса вы будете не только знать теорию, но и сможете самостоятельно настраивать среду Python, готовить табличные данные для анализа, обучать обычные модели обучения с наблюдением и понимать, как работают простые нейронные сети. Что вы узнаете: * Настроить надежную и воспроизводимую среду Python для проектов науки о данных и управления зависимостями. * Освоить методы очистки, преобразования и инженерных особенностей из необработанных табличных данных. * Понимание математики и практического применения моделей линейной и логистической регрессии. * Создание и обучение фундаментальных моделей машинного обучения с использованием стандартных библиотек Python. * Практика оценки эффективности модели с использованием ключевых показателей и методов, таких, как перекрестная проверка. * Применять принципы нейронных сетей для обучения простых классификационных или регрессионных моделей. Программа начинается с изучения важнейшей терминологии и настройки среды, после чего проводятся практические занятия по подготовке данных и построению моделей. Вы пройдете путь от базовых методов регрессии до реализации базовых структур глубокого обучения. Этот курс специально разработан для абсолютно начинающих, у которых нет предыдущего опыта в машинном обучении или продвинутой статистике. Нет предварительных условий, требуется только желание изучать Python для приложений с данными. Начните изучать машинное обучение уже сегодня.