Podstawy nauki o danych: modelowanie predykcyjne i uczenie maszynowe

Modelowanie predykcyjne jest podstawą nowoczesnej analizy danych, przekształcając surowe dane historyczne w przyszłe spostrzeżenia, które można wykorzystać w praktyce. Jeśli chcesz wyjść poza podstawową analizę danych i zacząć budować modele uczenia maszynowego, które rozwiązują problemy w świecie rzeczywistym, opanowanie tych podstawowych algorytmów jest kolejnym krokiem. Ten kurs tekstowy przeprowadzi Cię przez proces przygotowywania danych, szkolenia modeli uczenia maszynowego i sprawdzania ich wydajności. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć statystycznych do wdrażania i dostrajania solidnych algorytmów predykcyjnych z pewnością. Co się nauczysz: Zrozumienie podstawowej terminologii uczenia maszynowego, od uczenia nadzorowanego po inżynierię funkcji; Przygotowanie i czyszczenie zbiorów danych za pomocą nowoczesnych bibliotek ramek danych w celu uzyskania optymalnej wydajności modelu; Budowanie i szkolenie klasycznych modeli predykcyjnych, w tym regresji liniowej, regresji logistycznej i drzew decyzyjnych; Ocena dokładności modelów Zastosuj nowoczesne praktyki do wyboru modelu i unikania typowych pułapek, takich jak nadmierne dopasowanie; Poznaj podstawowe koncepcje MLOps, aby zrozumieć, w jaki sposób modele są monitorowane i utrzymywane w produkcji. Zaczniesz od nauki podstawowej terminologii i kroków przygotowania danych, zanim zanurzysz się w krok po kroku w pisemnych przewodnikach po podstawowych algorytmach uczenia maszynowego i technikach oceny. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących analityków danych, studentów i początkujący programiści, którzy mają podstawową wiedzę na temat pojęć danych i chcą przejść do modelowania predykcyjnego. Nie jest wymagane zaawansowane tło matematyczne. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc predykcyjnego uczenia maszynowego.