Applied Machine Learning: Problem Framing and Data Preparation (bằng tiếng Anh).

Học máy đang biến đổi các ngành công nghiệp từ tài chính đến chăm sóc sức khỏe, nhưng nhiều dự án thất bại trước khi chúng bắt đầu do các vấn đề được định nghĩa kém và dữ liệu hỗn độn. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nền tảng cơ bản của học máy ứng dụng. Bạn sẽ tiến từ việc hiểu các thuật ngữ cốt lõi đến cấu trúc các vấn đề thế giới thực, khảo sát các nguồn dữ liệu, và thực hiện các đường ống chuẩn bị dữ kiện hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản, thuật ngữ và chu kỳ sống của một dự án học máy ứng dụng. - Định nghĩa và xây dựng các thách thức kinh doanh như các vấn đề học máy có cấu trúc. - Khảo sát và đánh giá các nguồn dữ liệu có sẵn để đảm bảo chất lượng, phù hợp và phù hợp với mục tiêu của bạn. - Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu thô bằng cách sử dụng kỹ thuật xử lý dataframe hiện đại và thực tiễn tốt nhất. - Xác nhận các đường ống dữ liệu để ngăn chặn bẫy phổ biến như rò rỉ dữ kiện và quá phù hợp. - Apply structured evaluation metrics to measure model performance against real-world objectives. Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ và khung khái niệm cơ bản trước khi chuyển sang các chiến lược chuẩn bị dữ liệu thực tế. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng, phân tích các đoạn mã thực tế, và làm việc thông qua các bài tập viết được thiết kế để xây dựng niềm tin của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, chuyên gia và các nhà thực hành dữ liệu tham vọng tìm kiếm để áp dụng học máy vào lĩnh vực của họ, không cần các yêu cầu tiên quyết toán học cao cấp. Bắt đầu xây dựng kỹ năng học máy cơ bản của bạn ngay hôm nay.