Прикладное машинное обучение с Python: практическое введение

Машинное обучение меняет способы решения сложных проблем, но переход от теории к практическому применению может быть нелегким. Этот курс поможет вам преодолеть этот разрыв, ознакомив вас с основными концепциями и практическими методами, необходимыми для создания реальных моделей предсказания.\n\nВы получите прочный фундамент в рабочих процессах машинного обучения, перейдя от предварительной обработки необработанных данных к оценке модели и современным схемам развертывания. С помощью структурированных текстовых объяснений и четких примеров вы узнаете, как писать чистый, поддерживаемый код на Python для решения реальных задач с данными.\n\nЧто вы учитесь:\n- Понимание основных концепций машинного обучения, терминологии и основных алгоритмов\n- Очистка, предварительная обработка и исследование наборов данных с использованием современных библиотек данных Python\n Реализация алгоритмов обучения с наблюдением и без наблюдения с помощью scikit-learn\n- Оценка производительности модели с использованием надежных методов и метрик проверки\n - Применение основных принципов MLOps для отслеживания экспериментов и подготовки моделей к развертыванию\n основные определения и основы подготовки данных перед переходом к обучению модели, настройке и современным методам развертывания. Вы будете систематически продвигаться от теории к структурированным упражнениям по кодированию, которые укрепляют каждую концепцию.\n\nЭтот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых по данным и разработчиков программного обеспечения, которые хотят перейти к машинному обучению. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения, хотя полезно базовое знание Python.\n\nНачните свое путешествие в прикладное машинное обучение и начните создавать умные приложения сегодня.