Підготуйтеся до співбесіди з машинного навчання

Чи замислювалися ви коли-небудь, як правильно підготуватися до співбесіди з машинного навчання? У цьому курсі ви підготуєте відповіді на 15 поширених запитань співбесіди з Machine Learning (ML) у Python для ролі data scientist.

Ці питання стосуватимуться семи важливих тем: попередня обробка даних, візуалізація даних, навчання з учителем, навчання без учителя, ансамблювання моделей, вибір моделі та оцінювання моделі.

Оновіть свої знання з машинного навчання

Ви почнете з роботи над питаннями попередньої обробки даних і візуалізації даних. Після виконання всіх етапів попередньої обробки ви створите прогностичну ML-модель, щоб удосконалити свої практичні навички.

Далі ви ознайомитеся з деякими методами навчання з учителем, перш ніж перейти до навчання без учителя. Залежно від ролі, на співбесіді з машинного навчання вам, імовірно, доведеться охопити обидві теми.

Насамкінець ви завершите вивченням вибору та оцінювання моделей, розглянувши, як оцінювати продуктивність для узагальнення моделі, а також ознайомитеся з різними техніками під час побудови ансамблевої моделі.

Практичні відповіді на найпоширеніші запитання співбесіди з машинного навчання

Наприкінці курсу ви матимете як необхідну теоретичну базу, так і вміння розробляти код на Python, щоб успішно відповісти на ці 15 запитань.

Приклади коду будуть переважно базуватися на пакеті scikit-learn, з огляду на його простоту у використанні та здатність охоплювати найважливіші методи машинного навчання мовою Python.

Курс не навчає основ машинного навчання, оскільки вони охоплюються в передумовах курсу.

Кластеризація: вибір відповідного алгоритму кластеризації

Create Your Free Account