Wprowadzenie do kompleksowego uczenia maszynowego

Zanurz się w świat uczenia maszynowego i odkryj, jak projektować, trenować i wdrażać kompleksowe modele end-to-end dzięki temu wszechstronnemu kursowi. Dzięki angażującym, praktycznym przykładom z życia i ćwiczeniom praktycznym nauczysz się rozwiązywać złożone problemy z danymi oraz budować zaawansowane modele ML. Pod koniec tego kursu zdobędziesz umiejętności potrzebne do tworzenia, monitorowania i utrzymywania modeli o wysokiej wydajności, które dostarczają praktycznych wniosków. Przekształć swoją wiedzę z zakresu uczenia maszynowego dzięki temu kompleksowemu, praktycznemu kursowi i zostań specjalistą ML od początku do końca!

Oceń i ulepsz swój model

Zacznij od poznania podstaw eksploracyjnej analizy danych (EDA) i przygotowania danych - oczyścisz i wstępnie przetworzysz swoje dane, upewniając się, że są gotowe do trenowania modelu. Następnie opanuj sztukę inżynierii cech i selekcji, aby zoptymalizować swoje modele pod kątem rzeczywistych wyzwań; naucz się korzystać z biblioteki Boruta do selekcji cech, rejestrować eksperymenty w MLFlow i dostrajać modele za pomocą walidacji krzyżowej k-fold. Odkryj tajniki skutecznych metryk błędów i diagnozuj przeuczenie, przygotowując swoje modele na sukces.

Wdrażaj i monitoruj swój model

Poznasz także znaczenie feature stores i model registries w kompleksowych frameworkach ML end-to-end. Dowiedz się, jak wdrażać i monitorować wydajność swojego modelu w czasie, korzystając z Dockera i AWS. Zrozum koncepcję dryfu danych i dowiedz się, jak wykrywać go za pomocą testów statystycznych. Wdrażaj pętle informacji zwrotnej, ponowne trenowanie i strategie etykietowania, aby utrzymać wydajność swoich modeli w obliczu stale zmieniających się danych.

Ten kurs wyposaży Cię w praktyczne umiejętności bezpośrednio przydatne w karierze data scientisty lub inżyniera uczenia maszynowego, pozwalając Ci projektować, wdrażać i utrzymywać modele; to kluczowe kompetencje, które pomogą Ci wykorzystać biznesowy potencjał rozwiązań machine learning.

	Rzeczywiście pozytywne	Rzeczywiście negatywne
Przewidziane pozytywne	30	10
Przewidziane negatywne	20	50

Rozumienie macierzy pomyłek

End-to-End Machine Learning

Interaktywne ćwiczenie praktyczne