Yönetilen Makine Öğrenmesi ve Performans Değerlendirmesi

Tahmin modeller inşa etmek savaşın sadece yarısı; gerçek dünya performanslarını doğru şekilde ölçmeyi bilmek başarılı projeleri başarısızlıktan ayıran şeydir. Bu metin tabanlı kurs, size denetimli öğrenmenin temel ilkeleri ve modelleri güvenle dağıtmak için gereken katı değerlendirme teknikleri yoluyla rehberlik eder. Temel algoritmaları anlamaktan hem sınıflandırma hem de regression görevleri için güvenle seçme, eğitme ve modelleri onaylama sürecine geçeceksiniz. Pratik değerlendirme metrikleri ve modern onaylama çalışma akışlarına odaklanarak, aşırı uyumluluğu önlemeyi ve modellerinizin görülmeyen verilerde güvenilir bir şekilde çalışmasını sağlamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksin: - Regresyon, sınıflandırma ve önyargı-varyans ticareti de dahil olmak üzere temel denetimli öğrenme kavramlarını anlamak. - Doğrusal gerileme, lojistik gerileme ve karar ağaçları gibi anahtar algoritmaları ve ensemble yöntemlerini uygulayın. - Derecelendirme modellerini, hatırlama, F1-puan, ROC eğrileri ve karmaşıklık matrisi kullanarak değerlendirin. - Ortalama kare hata, ortalama mutlak hata ve R-kare metriklerini kullanarak regresyon modellerini değerlendirin. - Veri sızıntısını önlemek için k-katlı çapraz doğrulama gibi güçlü doğrulama teknikleri uygulayın. - Üretimde veri kayması ve performans azalması da dahil olmak üzere modern model izleme kavramlarını keşfedin. Müfredat, adım adım algoritma açıklamaları ve gelişmiş değerlendirme yöntemlerine geçmeden önce temel terminoloji ve matematiksel temellerle başlar. Bu kurs, sadece temel Python bilgisi ve önceden modelleme deneyimi gerektirmeyen makine öğrenimine yeni başlayan veri bilimcileri ve programcılar için tasarlanmıştır. Tahminli modelleme ve performans analizinin temellerini öğrenmek için bugün okumaya başlayın.