Gerçek Dünya Veri Bilimi Görevleri için Uygulamalı Makine Öğrenmesi

İş gereksinimlerini verimli veri çözümlerine dönüştürmek için hem teknik bilgi hem de yapılmış bir sorun formülasyonu gerektirir. Bu metin tabanlı kurs, alan zorluklarını resmi makine öğrenme görevlerine nasıl haritalayacağınızı ve her senaryo için doğru algoritmik yaklaşımı nasıl seçeceğinizi öğretiyor. İlk ölçeklendirmeden model dağıtımına kadar veri projelerini yapılandırmak için pratik bir çerçeve elde edeceksiniz. Açık açıklamalar ve yazılı egzersizler yoluyla, doğal dil işleme, tavsiye motorları, iş ölçütleri ve zaman dizileri tahmini de dahil olmak üzere temel alanları keşfedeceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - Karmaşık iş zorluklarını resmi makine öğrenme görevlerine dönüştürün - Metin analizi ve modern anlamlı gömmelerin temel kavramlarını anlayın - İşbirlikli filtreleme tekniklerini kullanarak tavsiye çerçeveleri oluşturun - Doğru tahmin modeller oluşturmak için zaman dizi verilerini analiz edin - Model performansını Tarihsel çevrimdışı veri ve çevrimiçi deney çerçeveleri - Belirli kısıtlamalar için en iyi yaklaşımı seçmek için algoritmik takasları karşılaştırın. Kurs, makine öğrenimi çalışma akışlarının temel terminolojisi, temel tanımları ve temel kavramlarıyla başlar. Daha sonra metin kurtarma, tavsiye sistemleri, zaman dizileri analizi ve deneysel değerlendirme yöntemlerini kapsayan pratik senaryolar üzerinden ilerleyeceksiniz. Bu kurs, önceden ileri deneyim gerektirmeyen pratik iş problemlerine makine öğrenimini uygulamak isteyen umut verici veri analistler, genç veri bilimcileri ve geliştiriciler için tasarlanmıştır.Gerçek dünya veri bilimi zorluklarını çözmede pratik güven inşa etmek için bugün okumaya başlayın.