Data Science Competition Practice: Rozwiązania z zakresu uczenia maszynowego

Ten kurs tekstowy prowadzi krok po kroku przez analizę, modelowanie i rozwiązywanie praktycznych zadań uczenia maszynowego.Nauka o danych jest ważna dla wielu branż, w tym: Zaczniesz od zbudowania solidnego zrozumienia podstawowej terminologii uczenia maszynowego, koncepcji przetwarzania danych i podstawowych technik oceny przed przejściem do praktycznych problemów. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe koncepcje uczenia maszynowego, wskaźniki i techniki walidacji - Analizuj złożone zbiory danych i wykonuj skuteczną inżynierię funkcji - Zastosuj nowoczesne narzędzia do manipulacji danymi, aby wyczyścić i przygotować uporządkowane dane - Buduj, oceniaj i dostrajaj podstawowe modele predykcyjne - Ćwicz uporządkowane przepływy pracy rozwiązywania problemów przy użyciu jasnych zapisów kodu Kurs zaczyna się od podstawowych definicji i przechodzi przez krok po kroku pisemne rozwiązania konkurencyjnych zadań związanych z nauką o danych. Zaprojektowany dla początkujących i początkujący entuzjastów danych z podstawową wiedzą Pythona, ten kurs nie wymaga wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym.