Машинное обучение с управлением с использованием логистической регрессии и наивных байесовских методов

Понимание того, как машины учатся на основе помеченных данных, является первым шагом к карьере в области науки о данных и искусственного интеллекта. Этот курс предоставляет четкий путь через обучение с наблюдением, сосредоточив внимание на двух наиболее надежных и широко используемых алгоритмах для задач классификации. Вы получите прочную основу в обучении с наблюдением, перейдя от теоретических концепций к практической реализации с использованием современных инструментов обработки данных. К концу этого курса вы получите навыки для создания, оценки и уточнения своих собственных моделей предсказания. Что вы узнаете: - Понять основной рабочий процесс машинного обучения с наблюдением от подготовки данных до предсказания. - применять логистическую регрессию для решения реальных задач двоичной классификации. - Реализация наивных байесовских методов для вероятностных задач, таких как фильтрация и категоризация текста. - Оценка точности модели с использованием современных показателей производительности и матриц путаницы. - Практика работы с данными с использованием современных библиотек данных и методов предварительной обработки. - Изучите основные концепции MLOps, чтобы понять жизненный цикл модели машинного обучения. Курс начинается с основных терминов и понятий, а затем вы погрузитесь в механику каждого алгоритма с помощью четких письменных объяснений и упражнений на основе кода. Вы научитесь интерпретировать результаты и улучшать производительность модели с помощьй итеративного тестирования. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, которые хотят понять логику машинного обучения без глубокого математического образования. Предыдущий опыт не требуется. Начните освоение машинного обучения с контролем с помощью четких письменных инструкций уже сегодня.