Классификация машинного обучения: алгоритмы с управлением и их реализация

Выбор правильной модели машинного обучения и правильная подготовка данных являются основой любого успешного проекта ИИ. Этот курс поможет вам освоить основные принципы классификации с управлением и перейти от теории к практической реализации. Вы приобретете навыки анализа бизнес-сценаров, выбора оптимального алгоритма классификации и подготовки наборов данных для обучения. Понимая, как модели ведут себя в различных условиях, вы сможете принимать обоснованные решения, которые приведут к надежным, готовым к производству решениям машинного обучения. Что вы узнаете: - Понять основные концепции обучения под руководством и рабочих процессов классификации. - Сравнить и реализовать основные алгоритмы, включая деревья решений, K-ближайшие соседи (KNN) и машины векторов поддержки (SVM). - Применять методы подготовки данных, обрабатывать отсутствующие значения и масштабировать особенности с использованием современных рабочих процессов данных. - Оценка производительности модели с использованием таких классификационных метрик, как точность, восстановление, F1-оценка и кривые ROC. - выявление общих проблем, связанных с разработкой, включая дрейф моделей и утечку данных, в целях обеспечения долгосрочной надежности моделей. Курс начинается с основных определений и терминологии машинного обучения, а затем переходит к поэтапному письменному объяснению алгоритмов классификации. Затем вы изучите шаги по подготовке данных и узнаете, как предвосхищать и решать проблемы развертывания в реальном мире с помощью подробного письменного анализа. Этот курс предназначен для начинающих, которые хотят изучить классификацию машинного обучения с нуля, без предварительного опыта моделирования. Начните читать сегодня, чтобы заложить прочный фундамент в машинном обучении с наблюдением.