Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 25.787
- Реакции
- 323.707
Последние темы автора:
[Udemy] [ENG] Мастерство машинного обучения: от данных к продвинутым классификаторам (2024)
Добро пожаловать на лучший курс машинного обучения, где вы отправитесь в преобразующее путешествие в мир данных и передовых методов моделирования. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком, этот курс даст вам необходимые навыки, необходимые для достижения успеха в области машинного обучения.
В этом комплексном курсе вы начнете с освоения искусства обработки данных. Узнайте, как импортировать и очищать данные, гарантируя, что ваши наборы данных нетронуты и готовы к анализу. Откройте для себя мощные методы визуализации, чтобы получить более глубокое понимание и раскрыть скрытые закономерности в ваших данных. Раскройте секреты корреляционного анализа с помощью захватывающих визуализаций тепловых карт, раскрывающих сложные взаимосвязи между переменными.
Затем погрузитесь в область предварительной обработки, где вы изучите различные методы подготовки данных к моделированию. Узнайте, как обрабатывать пропущенные значения, масштабировать функции и кодировать категориальные переменные, закладывая основу для точных и надежных прогнозов.
Разделение данных — важнейший шаг в конвейере машинного обучения, и в этом курсе он подробно рассматривается. Поймите важность разделения ваших данных на обучающие и тестовые наборы, обеспечивая оптимальную производительность и обобщение модели.
Суть этого курса заключается в передовых методах моделирования. Вы освоите широкий спектр классификаторов, в том числе мощный классификатор опорных векторов (SVC), универсальный классификатор RandomForestClassifier, классификатор XGB с градиентным усилением, интуитивно понятный классификатор KNeighborsClassifier и молниеносный классификатор LGBM. Получите глубокое понимание их внутренней работы, научитесь точно настраивать их гиперпараметры и наблюдайте за их работой на реальных наборах данных.
Чтобы оценить эффективность ваших моделей, мы углубимся в анализ кривой характеристики оператора приемника (ROC). Узнайте, как интерпретировать этот важный показатель оценки и принимать обоснованные решения о производительности модели.
На протяжении всего курса вы будете работать над практическими проектами, применяя свои знания к реальным наборам данных и оттачивая свои навыки. Доступ к практическим упражнениям и обширным ресурсам предоставит вам широкие возможности для закрепления знаний и понимания.
К концу этого курса вы приобретете опыт и уверенность в себе, необходимые для решения задач машинного обучения. Присоединяйтесь к нам сейчас и раскройте потенциал машинного обучения, который произведет революцию в вашей карьере и окажет долгосрочное влияние в мире аналитики, основанной на данных.
Материал на английском языке
Подробнее:
Добро пожаловать на лучший курс машинного обучения, где вы отправитесь в преобразующее путешествие в мир данных и передовых методов моделирования. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным практиком, этот курс даст вам необходимые навыки, необходимые для достижения успеха в области машинного обучения.
В этом комплексном курсе вы начнете с освоения искусства обработки данных. Узнайте, как импортировать и очищать данные, гарантируя, что ваши наборы данных нетронуты и готовы к анализу. Откройте для себя мощные методы визуализации, чтобы получить более глубокое понимание и раскрыть скрытые закономерности в ваших данных. Раскройте секреты корреляционного анализа с помощью захватывающих визуализаций тепловых карт, раскрывающих сложные взаимосвязи между переменными.
Затем погрузитесь в область предварительной обработки, где вы изучите различные методы подготовки данных к моделированию. Узнайте, как обрабатывать пропущенные значения, масштабировать функции и кодировать категориальные переменные, закладывая основу для точных и надежных прогнозов.
Разделение данных — важнейший шаг в конвейере машинного обучения, и в этом курсе он подробно рассматривается. Поймите важность разделения ваших данных на обучающие и тестовые наборы, обеспечивая оптимальную производительность и обобщение модели.
Суть этого курса заключается в передовых методах моделирования. Вы освоите широкий спектр классификаторов, в том числе мощный классификатор опорных векторов (SVC), универсальный классификатор RandomForestClassifier, классификатор XGB с градиентным усилением, интуитивно понятный классификатор KNeighborsClassifier и молниеносный классификатор LGBM. Получите глубокое понимание их внутренней работы, научитесь точно настраивать их гиперпараметры и наблюдайте за их работой на реальных наборах данных.
Чтобы оценить эффективность ваших моделей, мы углубимся в анализ кривой характеристики оператора приемника (ROC). Узнайте, как интерпретировать этот важный показатель оценки и принимать обоснованные решения о производительности модели.
На протяжении всего курса вы будете работать над практическими проектами, применяя свои знания к реальным наборам данных и оттачивая свои навыки. Доступ к практическим упражнениям и обширным ресурсам предоставит вам широкие возможности для закрепления знаний и понимания.
К концу этого курса вы приобретете опыт и уверенность в себе, необходимые для решения задач машинного обучения. Присоединяйтесь к нам сейчас и раскройте потенциал машинного обучения, который произведет революцию в вашей карьере и окажет долгосрочное влияние в мире аналитики, основанной на данных.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
