Фундаментальное машинное обучение с Python

Мир работает на данных, и машинное обучение является ключом к раскрытию его потенциала. Узнайте, как создавать интеллектуальные системы, которые учатся на данных и делают точные прогнозы. Этот курс поможет вам по-новому взглянуть на машинное обучение, научит уверенно применять мощные алгоритмы и библиотеки к реальным массивам данных и разрабатывать собственные решения для прогнозирования. Что вы узнаете: * Понять основные принципы и терминологию машинного обучения. * Эффективно готовить и предварительно обрабатывать данные для моделей машинного обучения с использованием Python. * Применение алгоритмов обучения с наблюдением, таких как линейная регрессия и классификация с Scikit-learn. * Исследуйте методы обучения без наблюдения, такие как кластеризация для обнаружения шаблонов данных. * Создание базовых нейронных сетей и моделей глубокого обучения с использованием TensorFlow. * Оценка эффективности модели и интерпретация результатов в целях повышения точности. * Понять основные концепции для версионирования модели и основные соображения развертывания. Курс начинается с основных понятий, затем излагаются основные методы подготовки данных, а затем вы пройдете практические занятия по применению различных алгоритмов машинного обучения с использованием стандартных библиотек Python. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, не имеющих предыдущего опыта машинного обучения, и предоставляет четкий путь к пониманию и применению основных концепций. Не требуется предварительных условий. Начните свой путь в машинном обучении и развить навыки для создания интеллектуальных приложений, основанных на данных.