Основы машинного обучения: от данных до развертывания

На этом курсе вы узнаете, как работает машинное обучение, и на практике освоите основные методы машинного обучения, которые помогут вам с уверенностью решать первые задачи в области науки данных и создавать эффективные модели. Что вы узнаете: * Понять основные понятия и терминологию машинного обучения. * Применять методы предварительной обработки данных и инженерного анализа особенностей к наборам необработанных данных. * Создание и обучение различных моделей, включая регрессию, классификацию и нейронные сети. * Оценка эффективности модели с использованием ключевых показателей и стратегий перекрестной проверки. * Практика разработки сквозных конвейеров машинного обучения от ввода данных до прогнозирования. * Изучите специализированные модели, такие как сводные нейронные сети (CNN) и основы обработки естественного языка (NLP). * Настройка основных соображений развертывания модели для практического применения. Курс начинается с основополагающих принципов, постепенно продвигаясь через практическое построение моделей, оценку и разработку трубопроводов, кульминацией которого является понимание того, как готовить модели для использования в реальном мире. Этот курс предназначен для новичков, не имеющих опыта работы с машинным обучением, а также для тех, кто хочет получить структурированное введение в эту область.