Machine Learning na przykładach: Tworzenie praktycznych projektów predykcyjnych

Początkujący specjaliści ds. danych często mają problem z przełożeniem teoretycznej matematyki machine learning na pisanie faktycznego, działającego kodu. Ten kurs rozwiązuje ten problem, przeprowadzając Cię przez praktyczne zastosowanie modeli predykcyjnych w oparciu o scenariusze z prawdziwego świata. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć dotyczących danych do pisania czystego, wykonywalnego kodu w języku Python na potrzeby przewidywań w rzeczywistych zastosowaniach. Nasz program nauczania rozpoczyna się od fundamentalnej terminologii machine learning, podstaw przygotowania danych oraz konfiguracji nowoczesnych bibliotek Pythona. Następnie krok po kroku zastosujesz te zasady, aby zbudować cztery różne modele predykcyjne, które odАдresują codzienne scenariusze biznesowe, edukacyjne, sportowe i zdrowotne. Czego się nauczysz: - Zrozumieć podstawowe koncepcje machine learning, struktury danych oraz algorytmy fundamentalne - Czyścić i wstępnie przetwarzać surowe dane za pomocą nowoczesnych bibliotek danych języka Python - Zbudować model regresji do przewidywania wynagrodzeń pracowników na podstawie doświadczenia i wykształcenia - Opracować przepływy pracy klasyfikacji w celu przewidywania wyników uczniów i ocen akademickich - Stworzyć model prognozowania sportowego do przewidywania zwycięzców meczów za pomocą statystyk historycznych - Analizować trendy zdrowia publicznego w celu przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia ognisk chorób w regionie - Oceniać wydajność modelu za pomocą nowoczesnych metryk walidacyjnych, aby zapewnić dokładność predykcji Zaczniesz od podstawowych definicji, przechodząc systematycznie od przygotowania danych do oceny modelu. Format wyłącznie tekstowy pozwala Ci skupić się całkowicie na czytaniu jasnych wyjaśnień, analizowaniu strukturalnych bloków kodu i ćwiczeniu we własnym tempie. Ten kurs został zaprojektowany specjalnie dla początkujących, programistów przechodzących do sztucznej inteligencji oraz entuzjastów danych z podstawową znajomością języka Python. Wcześniejsze doświadczenie z machine learning nie jest wymagane. Zacznij czytać już dzisiaj, aby zbudować swoje portfolio machine learning za pomocą praktycznych projektów z realnego świata.