Курс машинного обучения на Python - вступление в искусственный интеллект - ОНЛАЙН-версия 503911

Описание продукта: Курс машинного обучения на Python - вступление к искусственному интеллекту - онлайн-версия

Этот онлайн-курс разработан для тех, кто имеет опыт программирования и хочет создавать интеллектуальные системы, делающие выводы на основе собранных данных. Вы получите практические навыки и научитесь:

• отличать машинное обучение от искусственного интеллекта
• управлять библиотекой Data Science для Python
• прогнозировать числовые значения с помощью методов регрессии
• автоматически классифицировать объекты
• кодировать данные для алгоритмов машинного обучения
• уменьшить размерность данных
• контролировать качество созданных моделей

Искусственный интеллект и машинное обучение

Во время учебы вы узнаете, как выглядит ИИ сегодня и почему машинное обучение чаще всего пишется на Python.сходство между искусственным интеллектом и машинным обучениемВы узнаете, как использовать машинное обучение и искусственный интеллект для решения реальных проблем.

Сбор необходимых данных для алгоритмов

Машинное обучениеОн опирается на данные, и для их использования они должны быть правильно структурированы. Тогда алгоритмы могут учиться на них и делать соответствующие выводы. При обучении вы узнаете о различных типах данных, что такое избыточная и недостаточная настройка, извлечение признаков, как восполнять недостающие данные и как выглядят шаблоны кодирования.

Исследования и визуализация данных

Во время курса вы узнаетеспособы визуализации данныхчто поможет вам представить ваши доводы в увлекательной форме в будущих презентациях. Вы протестируете новые виды диаграмм, потренируйтесь в корректяции данных и начнете выбирать только те, которые будут наиболее важными в определенной ситуации.

Класстеризация, классификация и регрессия

Тренинг поможет вам научиться, поскольку содержит много практических примеров.Вы создадите три проектав котором вы разработаете модели для своих данных. Вы увидите, что с помощьюлинейная регрессияВы сможете сделать правильные выводы по качеству на основе настроек, предоставленных ранее. Вы увидите, как можно использоватькласстеризацияточно определять возможности и вероятности и как их использоватьПыльная классификацияна конкретном примере.

Дополнительная информация

Чтобы присоединиться к курсу и полноценно использовать всю информацию, вы должны иметь базовые языковые навыки.ПитонВы должны быть знакомы с циклами, условными операторами и объектно-ориентированным программированием. Мы рекомендуем пройти курс "Основы программирования на Python".