Линейные модели машинного обучения: практика, интерпретация и веб-службы

В этом текстовом курсе вы пройдете полный жизненный цикл линейных алгоритмов, от теоретических основ до развертывания в реальном мире. Вы начнете с изучения основной терминологии, математических концепций и методов предварительной обработки данных перед созданием рабочих моделей. Через четкие письменные объяснения и практические фрагменты кода вы узнаете, как реализовать, оценить и упаковывать алгоритмы в готовые к производству веб-сервисы. Вы узнаете: • Основы определений, функций потерь и методов оптимизации для линейных алгоритмов. • Реализация линейной регрессии, логистической регресии и методы регуляризации, такие как Ridge и Lasso. • Предварительная обработка данных с использованием масштабирования признаков, категориального кодирования и современных конвейеров машинного обучения. • Интерпретировать коэффициенты модели, чтобы ясно объяснить предсказания заинтересованным сторонам. • Обмотайте обученные модели в RESTful веб-сервисы для вывода в реальном времени. • Практикуйте чистую структуризацию проекта и настройку среды для воспроизводимых рабочих процессов. Этот курс идеально подходит для начинающих, начинающих ученых данных и разработчиков с базовыми знаниями программирования, которые хотят освоить практические концепции машинного обучения. Начните читать сегодня, чтобы заложить прочный фундамент в линейных моделях машинного обучения.