Python ve Scikit-Learn ile pratik makine öğrenmesi

Temel veri analizinden öngörülmüş modellemeye geçiş, ağır matematiksel teoriyle karşı karşıya kaldığınızda baskılayıcı hissedebilir.Bu kurs, Python kullanarak makine öğrenme algoritmalarının pratik uygulamasını ele alarak, geçişi pürüzsüz ve sezgisel hale getirir. Verileri hazırlamayı, denetimli ve denetsiz modelleri inşa etmeyi ve sektör standart araçları kullanarak performanslarını değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Karmaşık istatistikler yerine pratik uygulamalara odaklanmakla, gerçek dünya veri sorunlarını çözmek için güven kazanacaksınız. Ne öğreneceksin: - Tasarımı istatistik ve tahmini makine öğrenimi arasındaki temel farkları anlamak. - Sınıflandırma ve gerileme görevleri için denetimli öğrenme modelleri oluşturun ve ayarlayın. - Gözetlemesiz teknikler uygulayın. Örneğin kümeleme ve boyutluluğu azaltarak gizli paternleri keşfedin. - Güçlü onaylama teknikleri ve metrikleri kullanarak model performansını doğru şekilde değerlendirin. - Temiz, bakımlı kod için tip-işaretli makine öğrenme boru hatları da dahil olmak üzere en iyi uygulamaları uygulayın. Kurs temel kavramlar ve terminoloji ile başlar ve size veri hazırlama, model eğitimi ve değerlendirme çalışma akışları boyunca rehberlik eder. net açıklamaları okuyacak ve becerilerinizi kademeli olarak geliştirmek için tasarlanmış pratik kod parçalarını analiz edeceksiniz. Bu ders, Python' u temel seviyede bilen ve makine öğrenimi alanında çalışmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Gelişmiş matematik veya istatistik bilgisi gerekmez. Pratik makine öğrenimi araç takımınızı bugün oluşturmaya başlayın.