Основы машинного обучения и оценки моделей

Создание модели машинного обучения – это только половина битвы; знание того, как измерить ее истинную производительность и обеспечить ее обобщение на данные реального мира, является тем, что отличает успешные проекты от неудачных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные понятия машинного обучения, начиная от основных алгоритмов с наблюдением и без наблюдения и заканчивая методами строгой проверки. Вы узнаете, как подготовить данные, выбрать правильные алгоритмы и применить современные показатели оценки, чтобы гарантировать, что ваши модели надежны, беспристрастны и готовы к развертыванию. Что вы узнаете: 1. Понимание основных концепций машинного обучения, терминологии и комплексного рабочего процесса. 2. Реализация и сравнение основных алгоритмов регрессии, классификации и кластеризации. 3. Применять надежные методы проверки достоверности, такие как k-кратная перекрестная проверка, для предотвращения чрезмерного подбора. 4. Оценка моделей с использованием показателей точности, восстановления, F1-рейтинга, ROC-AUC и современных показателей объективности. 5. Систематическая настройка гиперпараметров модели для оптимизации производительности. 6. Выявление и смягчение последствий утечки данных и общих проблем оценки в производственных сценариях. Вы начнете с основной терминологии и основ предварительной обработки данных, прежде чем исследовать основные алгоритмы. Оттуда вы перейдете к продвинутым рамкам оценки и стратегиям проверки, которые обеспечат надежную работу ваших моделей на невидимых данных. Этот курс предназначен для начинающих, начинающих ученых данных и разработчиков, которые хотят получить прочные практические знания по оценке машинного обучения без предварительного опыта ML. Начните читать сегодня, чтобы с уверенностью создавать и оценивать модели машинного обучения.