Машинное обучение с проектами на R и Python

Данные — самый ценный ресурс современной экономики, но только если вы знаете, как превратить их в информацию. Понимание того, как создавать системы, которые учатся на основе данных, является краеугольным камнем современных технологий и жизненно важным навыком для любого начинающего специалиста по данным. Этот курс предлагает четкий путь для начинающих, чтобы понять механику искусственного интеллекта. Вы перейдете от изучения основных определений к пониманию реализации прогнозных моделей, гарантируя, что вы освоите логику кода и математические основы алгоритмов. Что вы узнаете: - Поймете основные принципы контролируемого и неконтролируемого обучения. - Примените методы манипулирования данными с использованием современных библиотек в R и Python. - Создадите прогнозные модели для реальных задач, таких как классификация и регрессия. - Попрактикуетесь в оценке производительности моделей с помощью кросс-валидации и метрик точности. - Разработаете рабочие процессы, включающие современные практики управления средой и воспроизводимости. - Узнаете, как интерпретировать результаты моделей для принятия решений на основе данных. Курс начинается с основ терминологии и концепций, прежде чем перейти к подробным текстовым пошаговым руководствам по практическим проектам. Каждый модуль посвящен чтению и пониманию фрагментов кода и логики для решения конкретных задач с данными. Это вводный курс, предназначенный для начинающих. Для начала не требуется предварительных знаний в области искусственного интеллекта или продвинутого программирования. Улучшите свой технический набор навыков, исследуя мир машинного обучения уже сегодня.