Pengantar Pembelajaran Mesin End-to-End

Jelajahi dunia machine learning dan pelajari cara merancang, melatih, dan menerapkan model end-to-end dengan kursus komprehensif ini. Melalui contoh-contoh nyata yang menarik dan latihan praktis, Anda akan belajar mengatasi masalah data yang kompleks dan membangun model ML yang kuat. Pada akhir kursus ini, Anda akan dilengkapi dengan keterampilan yang diperlukan untuk membuat, memantau, dan memelihara model-model ber kinerja tinggi yang menghasilkan wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Transformasikan keahlian machine learning Anda dengan kursus komprehensif dan praktis ini, dan jadilah ahli machine learning end-to-end!

Evaluasi dan Perbaiki Model Anda

Mulailah dengan mempelajari dasar-dasar analisis data eksploratori (EDA) dan persiapan data - Anda akan membersihkan dan memproses data Anda, memastikan data tersebut siap untuk pelatihan model. Selanjutnya, kuasai seni feature engineering dan seleksi untuk mengoptimalkan model Anda dalam menghadapi tantangan dunia nyata; pelajari cara menggunakan perpustakaan Boruta untuk seleksi fitur, mencatat eksperimen dengan MLFlow, dan menyesuaikan model Anda menggunakan k-fold cross-validation. Temukan rahasia metrik kesalahan yang efektif dan diagnosa overfitting, agar model Anda siap untuk sukses.

Deploy dan Pantau Model Anda

Anda juga akan mempelajari pentingnya feature stores dan model registries dalam kerangka kerja ML end-to-end. Pelajari cara mengimplementasikan dan memantau kinerja model Anda seiring waktu menggunakan Docker dan AWS. Pahami konsep data drift dan cara mendeteksinya menggunakan uji statistik. Implementasikan umpan balik, pelatihan ulang, dan strategi penandaan untuk menjaga kinerja model Anda di tengah data yang terus berubah.

Kursus ini akan membekali Anda dengan keterampilan praktis yang langsung dapat diterapkan dalam karier sebagai ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin, memungkinkan Anda untuk merancang, mengimplementasikan, dan memelihara model; keterampilan yang sangat penting untuk memaksimalkan dampak bisnis dari solusi pembelajaran mesin.

	Actual positive	Actual negative
Predicted positive	30	10
Predicted negative	20	50

Memahami confusion matrix

Machine Learning Ujung ke Ujung

Latihan interaktif praktis