bart
PRO
- Сообщения
- 5.332
- Лайки
- 1.723
Учебный курс по машинному обучению Python
Python Machine Learning Bootcamp
nobledesktop
Популярность машинного обучения постоянно растет, и не зря. Компании, которые могут правильно использовать машинное обучение, могут решать сложные проблемы, которые в противном случае оказались бы очень сложными при стандартной разработке программного обеспечения.
Однако создание хороших моделей машинного обучения не всегда легко, и очень важно иметь прочную основу, чтобы, если / когда вы столкнетесь с проблемами с моделями на работе, вы понимали, какие шаги нужно предпринять, чтобы их исправить.
Вот почему этот курс фокусируется на том, чтобы всегда представлять каждую модель, которую мы рассматриваем в первую очередь, с теоретическим обоснованием того, как модель работает, чтобы вы могли построить правильную интуицию вокруг ее поведения. Затем у нас будет практический компонент, в котором мы реализуем модель машинного обучения и будем использовать ее на реальных данных. Таким образом, вы получите как практическую, так и прочную теоретическую основу того, как работают различные модели машинного обучения, и сможете использовать эти знания для лучшего выбора и исправления моделей в зависимости от ситуации.
В этом курсе мы рассмотрим множество различных типов аспектов машинного обучения.
Мы начнем с прохождения образца проекта машинного обучения от идеи до разработки окончательной рабочей модели. Мы изучим многие важные методы, связанные с подготовкой данных, очисткой, проектированием функций, оптимизацией и методами обучения, а также многим другим.
После того, как мы пройдем весь проект машинного обучения, мы углубимся в несколько различных областей машинного обучения, чтобы лучше понять каждую задачу и то, как работает каждая из моделей, которые мы можем использовать для решения этих задач, а затем также будем использовать каждая модель и понимание того, как мы можем настроить все параметры, о которых мы узнали в компонентах теории.
Мы углубимся в следующие области:
- Классификация
- регресс
- Ансамбли
- Уменьшение размерности
- Обучение без учителя
По окончании этого курса у вас должен быть прочный фундамент знаний о машинном обучении. Вы сможете создавать решения машинного обучения для различных типов проблем, с которыми вы столкнетесь, и будете готовы начать применять машинное обучение на работе или на технических собеседованиях.
Для кого этот курс:
Продажник:
Скачать:
Python Machine Learning Bootcamp
nobledesktop
Популярность машинного обучения постоянно растет, и не зря. Компании, которые могут правильно использовать машинное обучение, могут решать сложные проблемы, которые в противном случае оказались бы очень сложными при стандартной разработке программного обеспечения.
Однако создание хороших моделей машинного обучения не всегда легко, и очень важно иметь прочную основу, чтобы, если / когда вы столкнетесь с проблемами с моделями на работе, вы понимали, какие шаги нужно предпринять, чтобы их исправить.
Вот почему этот курс фокусируется на том, чтобы всегда представлять каждую модель, которую мы рассматриваем в первую очередь, с теоретическим обоснованием того, как модель работает, чтобы вы могли построить правильную интуицию вокруг ее поведения. Затем у нас будет практический компонент, в котором мы реализуем модель машинного обучения и будем использовать ее на реальных данных. Таким образом, вы получите как практическую, так и прочную теоретическую основу того, как работают различные модели машинного обучения, и сможете использовать эти знания для лучшего выбора и исправления моделей в зависимости от ситуации.
В этом курсе мы рассмотрим множество различных типов аспектов машинного обучения.
Мы начнем с прохождения образца проекта машинного обучения от идеи до разработки окончательной рабочей модели. Мы изучим многие важные методы, связанные с подготовкой данных, очисткой, проектированием функций, оптимизацией и методами обучения, а также многим другим.
После того, как мы пройдем весь проект машинного обучения, мы углубимся в несколько различных областей машинного обучения, чтобы лучше понять каждую задачу и то, как работает каждая из моделей, которые мы можем использовать для решения этих задач, а затем также будем использовать каждая модель и понимание того, как мы можем настроить все параметры, о которых мы узнали в компонентах теории.
Мы углубимся в следующие области:
- Классификация
- регресс
- Ансамбли
- Уменьшение размерности
- Обучение без учителя
По окончании этого курса у вас должен быть прочный фундамент знаний о машинном обучении. Вы сможете создавать решения машинного обучения для различных типов проблем, с которыми вы столкнетесь, и будете готовы начать применять машинное обучение на работе или на технических собеседованиях.
Для кого этот курс:
- Начинающие программисты Python и специалисты по данным, которые хотят глубоко понять модели машинного обучения и иметь возможность использовать их на практике.
- Базовые знания Python
- Полезен некоторый предыдущий опыт работы с библиотеками pandas и matplotlib.
Продажник:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только пользователь группы: PRO
Скрытое содержимое для пользователей: Ferr
