Mô hình học máy: Xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán

Mỗi ngày, các tổ chức tài chính, chăm sóc sức khỏe và bán lẻ sử dụng dữ liệu để dự đoán xu hướng tương lai và tự động hóa ra quyết định. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ người mới học máy đến người thực hành có khả năng chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình, và diễn giải dự đoán. Bạn sẽ nắm vững các khái niệm cốt lõi đằng sau các thuật toán phổ biến, cho phép bạn áp dụng chúng một cách tự tin vào các tập dữ kiện thực tế. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của học có giám sát, bao gồm sự khác biệt giữa hồi quy và phân loại. - Xây dựng và huấn luyện các mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán các giá trị số liên tục. - Thực hiện hồi quy logistic và phân loại Naive Bayes để giải quyết các vấn đề phân loại. - Ứng dụng kỹ thuật hiện đại và kỹ năng xử lý dữ liệu để chuẩn bị dữ kiện thô cho huấn luyện. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chuyên nghiệp như chính xác, nhớ lại, F1-score và ma trận lẫn lộn. - Xây dựng các đường ống học máy sạch, tái tạo để tối ưu hóa công việc của bạn. Bạn sẽ bắt đầu bằng cách khám phá lý thuyết cơ bản về học máy và thuật ngữ cơ bản trước khi tiến hành từng bước qua thuật toán hồi quy và phân loại. Mỗi khái niệm được bổ sung bằng những lời giải thích rõ ràng và hướng dẫn mã thực tế bằng cách sử dụng thư viện Python tiêu chuẩn của ngành. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển phần mềm và người mới bắt đầu muốn có một sự giới thiệu rõ ràng, khái niệm và thực tế về học máy mà không cần kinh nghiệm ML trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào học máy và bắt đầu xây dựng mô hình dự đoán đầu tiên của bạn ngay hôm nay.