Python [coursera] Прикладное машинное обучение на Python (2022)

[Trinity]

[coursera] Прикладное машинное обучение на Python (2022)

Этот курс познакомит учащегося с прикладным машинным обучением, сосредоточив внимание больше на методах и методах, чем на статистике, лежащей в основе этих методов. Курс начнется с обсуждения того, чем машинное обучение отличается от описательной статистики, и представит набор инструментов для обучения scikit.

Будет обсуждаться вопрос размерности данных, и будет решаться задача кластеризации данных, а также оценка этих кластеров. Будут описаны контролируемые подходы к созданию прогностических моделей, и учащиеся смогут применять методы прогностического моделирования scikit Learn, одновременно понимая проблемы процесса, связанные с обобщаемостью данных (например, перекрестная проверка, переобучение). Курс завершится рассмотрением более продвинутых методов, таких как построение ансамблей, и практических ограничений прогностических моделей. К концу этого курса студенты смогут определить разницу между контролируемым (классификация) и неконтролируемым (кластеризация) методами, определить, какой метод им нужно применить для конкретного набора данных и потребности, разработать функции для удовлетворения этой потребности и написать код Python для проведения анализа.

Этот курс следует пройти после введения в науку о данных в Python и прикладного построения графиков, диаграмм и представления данных в Python и перед прикладным анализом текста в Python и прикладным социальным анализом в Python.

Материал на английском языке

Подробнее:

Applied Machine Learning in Python

Offered by University of Michigan. This course will introduce the learner to applied machine learning, focusing more on the techniques and ... Enroll for free.

ru.coursera.org

Скачать:

Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.