Практическое машинное обучение на Python для начинающих

В этом курсе вы узнаете: основные понятия машинного обучения, терминологию и математические основы прогнозного моделирования; очистить и подготовить необработанные наборы данных с помощью современных библиотек Python для надежной подготовки модели; внедрить модели линейной и логистической регрессии для решения проблем прогнозирования и классификации; оценить производительность модели с помощьй ключевых показателей, таких как точность, точность и перекрестная проверка; создать основные системы рекомендаций и модели кластеризации для группировки схожих точек данных; применять современные передовые методы управления моделями и вводные MLOps для организации рабочих процессов. Курс начинается с основной терминологии и методов предварительной обработки данных, прежде чем перейти к алгоритмам обучения с наблюдением, неуправляемому кластерированию и стратегиям оценки модели. Разработанный специально для начинающих, этот курс не требует предварительную подготовку в области машинного образования и начать писать чистый, предсказуемый код Python сегодня.