Angewandtes Machine Learning mit Python und Scikit-Learn: Praxisprojekte

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie Branchen Daten analysieren und Vorhersagen treffen. Dennoch kann der Einstieg ohne praktische Anwendung überwältigend sein. Dieser textbasierte Kurs schließt die Lücke zwischen Theorie und Code und hilft Ihnen, echte Vorhersagemodelle von Grund auf zu erstellen. Sie lernen, wie Sie Daten bereinigen, Modelle trainieren und deren Leistung mithilfe von Branchenstandardbibliotheken bewerten.Diese Schulung ist für alle, die lernen möchten, wie man Daten bereinigt, Modellen zuordnet und dessen Leistung bewertet. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien des überwachten Lernens, der Klassifizierung und der Regression. - Bereiten Sie Rohdatensätze für die Modellierung mit modernen Python-Datenvorverarbeitungstechniken und Scikit-Learn-Pipelines vor. - Implementieren Sie klassische Algorithmen, einschließlich Logistic Regression, Decision Trees, Random Forests und Support Vector Machines. - Bewerten Sie die Modellleistung mit Verwirrungsmatrizen, Präzision, Recall und ROC-Kurven. - Erstellen Sie praktische Projekte wie Spam-Detektoren, Sentiment-Analyzer und Betrugserkennungssysteme durch geführte Code-Übungen. - Wenden Sie moderne Workflows wie Modellserialisierung für die grundlegende Bereitstellung und Pipeline-Optimierung an, um Ihren Code sauber und wartbar zu halten. Der Kurs beginnt mit der grundlegenden Terminologie und Grundlagen der Datenvorverarbeitung, bevor Sie durch strukturierte, textbasierte Codierungsprojekte geführt werden.Jedes Modul verstärkt Ihr Lernen mit detaillierten Codeerklärungen und schriftlichen Übungen, die darauf ausgerichtet sind, Ihr Problemlösungsvertrauen aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich mit Data Science und Machine Learning beschäftigen möchten.Es ist keine vorherige Erfahrung mit Machine Learning erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung Ihnen helfen wird, das Beste aus dem Material herauszuholen. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr praktisches Toolkit für maschinelles Lernen zu erstellen.