Schița de curs

Concepte avansate Machine Learning

Proiect final

Introducere în Machine Learning și Google Colab

Flux de lucru pentru proiectul Machine Learning

Subiecte speciale în Machine Learning

Rezumat și următoarele pași

Supervised Learning cu Scikit-learn

Tehnici de Unsupervised Learning

  • Algoritmi de clustering
  • Reducerea dimensiunilor
  • Învățarea regulilor de asociere
  • Preprocesare a datelor
  • Selecția modelului
  • Deployarea modelului
  • Definirea declarației problemei
  • Colectarea și curățarea datelor
  • Antrenamentul și evaluarea modelului
  • Ingineria caracteristicilor
  • Reglarea hiperparametrilor
  • Interpretabilitatea modelului
  • Rețele neuronale și învățarea profunză
  • Mașini vectoriale de suport
  • Metode de ansamblu
  • Panoramă a învățării automatizate
  • Configurarea Google Colab
  • Actualizare Python
  • Modele de regresie
  • Modele de clasificare
  • Evaluarea și optimizarea modelului

Cerințe

Audiență

  • O înțelegere a conceptelor de bază ale programării
  • Experiență cu programarea Python
  • Familiaritate cu conceptele statistice de bază
  • Cercetători de date
  • Dezvoltatori software
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Upcoming Courses

Categorii înrudite