Schița de curs

Introducere în Machine Learning și Google Colab

  • Prezentare generală a învățării automate
  • Configurarea lui Google Colab
  • Refresher Python

Supervised Learning cu Scikit-learn

  • Modele de regresie
  • Modele de clasificare
  • Evaluarea și optimizarea modelului

Tehnici Unsupervised Learning

  • Algoritmi de clustering
  • Reducerea dimensiunilor
  • Aprenderea regulilor de asociere

Concepte avansate în Machine Learning

  • Rețele neuronale și învățare profundă
  • Machine Learning cu vectori de suport
  • Metode de ansamblu

Subiecte speciale în Machine Learning

  • Ingineria caracteristicilor
  • Tuning-ul hiperparametrilor
  • Interpretabilitatea modelului

Proiectul de lucru Machine Learning

  • Preprocesarea datelor
  • Selectarea modelului
  • Implementarea modelului

Proiect Capstone

  • Definirea declarației problemei
  • Colectarea și curățarea datelor
  • Antrenarea și evaluarea modelului

Rezumat și pași următori

Cerințe

  • Oprit înțelegerea conceptelor de bază ale programării
  • Experiență cu programarea Python
  • FAMILIARIZARE CU CONCEPTE STATISTICE DE BAZĂ

Publicul-țintă

  • Cercetători de date
  • Dezvoltatori software
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Upcoming Courses

Categorii înrudite