Introducere în învățarea automată end-to-end

Pătrunde în lumea învățării automate și descoperă cum să proiectezi, să antrenezi și să implementezi modele end-to-end cu acest curs cuprinzător. Prin exemple captivante din lumea reală și exerciții practice, vei învăța să abordezi probleme complexe de date și să construiești modele ML puternice. Până la finalul acestui curs, vei avea competențele necesare pentru a crea, monitoriza și menține modele performante care oferă informații utile și acționabile. Transformă-ți expertiza în machine learning cu acest curs complet, practic, și devino un profesionist ML end-to-end!

Evaluează și îmbunătățește modelul tău

Începe prin a învăța elementele esențiale ale analizei exploratorii a datelor (EDA) și ale pregătirii datelor - vei curăța și preprocesa datele, asigurându-te că sunt gata pentru antrenarea modelului. Apoi, stăpânește arta ingineriei și selecției de caracteristici pentru a-ți optimiza modelele în fața provocărilor din lumea reală; învață cum să folosești biblioteca Boruta pentru selecția caracteristicilor, să înregistrezi experimentele cu MLFlow și să-ți ajustezi fin modelele folosind validarea încrucișată k-fold. Descoperă secretele metricilor eficiente de eroare și diagnostichează overfitting-ul, pregătindu-ți modelele pentru succes.

Implementează și monitorizează modelul tău

Vei explora, de asemenea, importanța feature stores și a model registries în framework-urile ML end-to-end. Învață cum să implementezi și să monitorizezi performanța modelului tău în timp folosind Docker și AWS. Înțelege conceptul de data drift și cum să îl detectezi folosind teste statistice. Implementați bucle de feedback, retraining și strategii de etichetare pentru a menține performanța modelelor dvs. în fața datelor aflate într-o continuă schimbare.

Acest curs îți va oferi abilități practice, direct aplicabile unei cariere de data scientist sau machine learning engineer, permițându-ți să proiectezi, să implementezi și să menții modele; abilități esențiale pentru a valorifica impactul de business al soluțiilor de machine learning.

	Actual pozitiv	Actual negativ
Prezis pozitiv	30	10
Prezis negativ	20	50

Înțelegerea matricelor de confuzie

Machine Learning End-to-End

Exercițiu interactiv practic