Klasyczne uczenie maszynowe z nadzorem: klasyfikacja i regresja

Zrozumienie uczenia maszynowego z nadzorem to niezbędny pierwszy krok dla każdego, kto zajmuje się nauką o danych i sztuczną inteligencją. Ten kurs zapewnia jasną, koncepcyjną ścieżkę przez podstawowe zasady uczenia maszynowego bez wymagania złożonego wcześniejszego doświadczenia. Zdobędziesz dogłębne zrozumienie tego, jak modele predykcyjne uczą się z etykietowanych danych. Zaczynając od podstawowej terminologii, przejdziesz do budowania, oceny i udoskonalania podstawowych modeli klasyfikacji i regresji za pomocą pisemnych wyjaśnień i fragmentów kodu. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawową terminologię uczenia maszynowego, typy danych i etapy przepływu pracy. - Wdrażaj algorytmy regresji rdzeniowej, aby przewidywać ciągłe zmienne docelowe. - Zastosuj kluczowe algorytmy klasyfikacji do rozwiązywania problemów decyzyjnych. - Oceń wydajność modelu za pomocą wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie, wynik F1 i błąd średniej kwadratury. - Opanuj strategie walidacji, aby zapobiec wyciekom danych i nadmiernemu dopasowaniu modelu. - Przygotuj surowe dane za pomocą podstawowych technik inżynierii funkcji i technik przetwarzania wstępnego. Ścieżka nauki rozpoczyna się od podstawowych definicji i pojęć dotyczących danych, a następnie przechodzi przez standardowe algorytmy, metrykę oceny i przepływy pracy walidacji. Zaprojektowany dla absolutnych początkujących, aspirujących specjalistów ds. Danych i programistów poszukujących czystego wprowadzenia do uczenia maszynowego bez wcześniejszego doświadczenia. Zacznij czytać już dziś, aby opanować podstawy nadzorowanego modelowania predykcyjnego.