«Обучение с машинным обучением на Python и Scikit-Learn»

Scikit-learn - это открытая библиотека машинного обучения для языка Python, известная своей простотой, универсальностью и доступностью. Библиотека имеет хорошую документацию и поддерживается большим сообществом, что делает ее популярным выбором для начинающих и опытных практиков в области машинного обучения. Мы только что выпустили 18-часовой курс о

Scikit-learn – это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, которая известна своей простотой, универсальностью и доступностью. Библиотека хорошо документирована и поддерживается большим сообществом, что делает ее популярным выбором как для начинающих, так и для опытных практикующих в области машинного обучения.

Мы только что опубликовали 18-часовой курс на YouTube-канале CodesCode.org, который является практическим и практическим введением в машинное обучение с использованием Python и Scikit-Learn. Он предназначен для начинающих с базовыми знаниями Python и статистики.

Курс разработан и преподается Акашем N С, генеральным директором и сооснователем Jovian. Акаш создал множество популярных курсов по машинному обучению. Курс начинается с основ машинного обучения, исследуя модели, такие как линейная и логистическая регрессия, а затем переходит к моделям на основе деревьев, таким как деревья решений, случайные леса и градиентный бустинг.

Курс также обсуждает лучшие практики подхода к проектам машинного обучения и показывает, как создать современную модель машинного обучения для реального набора данных с нуля. Затем курс кратко рассматривает неконтролируемое обучение и рекомендации и приводит процесс развертывания модели машинного обучения в облаке с использованием веб-фреймворка Flask.

Вы узнаете все, что вам нужно знать, чтобы начать использовать Scikit-learn для машинного обучения. Scikit-learn предлагает широкий набор инструментов для различных задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, сокращение размерности, выбор модели и предварительную обработку данных. Scikit-learn построен на основе NumPy, SciPy и Matplotlib, а его пользовательский интерфейс позволяет легко интегрироваться в приложения Python.

К концу этого курса вы сможете уверенно создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения в реальном мире. Чтобы получить максимум пользы от этого курса, следуйте за ним, набирайте весь код самостоятельно и применяйте здесь описанные техники к другим реальным наборам данных и соревнованиям, которые вы можете найти на платформах, таких как Kaggle.

Вот уроки в этом курсе: