Основы науки данных: предсказуемое моделирование и машинное обучение

Прогностическое моделирование лежит в основе современной науки о данных, преобразуя необработанные исторические данные в практические представления о будущем. Если вы хотите выйти за рамки базового анализа данных и начать создавать модели машинного обучения, которые решают реальные проблемы, освоение этих основных алгоритмов является вашим следующим шагом. В этом текстовом курсе вы узнаете, как подготовить данные, обучить модели машинного обучения и проверить их производительность. Вы перейдете от понимания основных статистических концепций к реализации и настройке надежных алгоритмов предсказания с уверенностью. Что вы узнаете: Понимание основных терминов машинного обучения, от обучения с наблюдением до разработки функций; Подготовка и очистка наборов данных с использованием современных библиотек данных для оптимальной производительности модели; Создание и обучение классических моделей предсказания, включая линейную регрессию, логистическую регрессия и деревья решений; Оценка точности модели и надежность с использованием ключевых метрик, таких как точность, восстановление и перекрестная проверка; Применять современные методы для выбора модели и избежания распространенных ловушек, таких, как перенастройка; Изучить основные концепции MLOps, чтобы понять, как модели контролируются и поддерживаются в производстве. Вы начнете с изучения основной терминологии и шагов по подготовке данных, а затем погрузитесь в поэтапные письменные обзоры основных алгоритмов машинного обучения и методов оценки. Этот курс предназначен для начинающих аналитиков данных, студентов и начинающих разработчиков, которые имеют базовое понимание концепций данных и хотят перейти к предсказательному моделированию. Не требуется никаких специальных математических знаний. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть потенциал машинного обучения.