Введение в Машинное обучение c scikit-learn

🚀 Введение в Машинное обучение c Scikit-learn

🎉 Описывающий ваш путь к пониманию Машинного обучения на русском языке 🇷🇺

👩‍🏫 Курс предлагает:

Вступление в Мир Данных

Добро пожаловать на вводный курс Machine Learning, где вы переосмыслите свое отношение к информации! Это идеальная возможность для тех, кому хочется освоить основания Машинного обучения. Здесь Вы узнаете, как справляться с данными, провести их анализ и понять процесс обучения нейронной сети.

Основа обучения: Дата-Предварительная Обработка (Data Preprocessing)

• Чистка данных
• Преобразование
• Комбинация датасетов

Извлечение и Анализ Информации (Data Analysis)

• Разведочноный анализ данных (EDA)
  • Идентификация переменных
  • Удаление дубликатов
  • Анализ основных показателей
  • Одномерный и двумерный анализ
  • Корреляционный анализ
  • Понижение размерности
• Аналитические инструменты: matplotlib, NumPy, Pandas, pandas_profiling, yfinance

Обучение Моделей (Model Training)

• Выбор типа модели и целевой переменной
• Обучение модели
• Тюнинг гиперпараметров

Решение Реальных Задач

Мы взялись за решение популярных задач Машинного обучения, таких как предсказание покупок и другие. Это позволит вам не только применить полученные знания на практике, но и увидеть их эффективность в реальных проектах.

Инструментарий для Создания Data-Driven Проектов

После прохождения курса Вы станете обладателем базового инструментария для создания data-driven проектов на языке Python. Кроме того, вы освоите основы работы с библиотекой Scikit-learn, которая включает в себя такие модули как:

• SimpleImputer
• SelectKBest
• StandardScaler
• PCA (Принциальной компонентного анализа)
• RandomForestClassifier
• metrics (классификационный отчет, точность счета)
• model_selection (разделение данных, сетка гиперпараметров, оценка на кросс-валидации)
• linear_model (Линейная регрессия)
• tree (Децизионное дерево)
• neighbors (Кластеризация на основе соседей)
• svm (Поддерживающей векторной машины)
• naive_bayes (Наивная байесовская классификация)

Путь к Пониманию и Экспертизе

Сначала процесс кажется сложным, но по мере того как вы адаптируетесь под новый набор знаний, Machine Learning станет частью вас. Для успешного окончания курса не требуется специальных предварительных знаний, достаточно открытости и желания учиться.

Технологии и Инструменты

Мы используем следующие технологии и инструменты:

• matplotlib для визуализации данных
• NumPy, Os для манипуляций с данными
• Pandas для анализа и обработки наборах данных
• pandas_profiling для профилирования данных
• yfinance для получения данных из Yahoo Finance
• Scikit-learn для моделирования и машинного обучения

Заключение

© 2023 Все права защищены. Этот курс предназначен для тех, кому хочется погрузиться в мир Машинного обучения и применить его знания на практике. Давайте начнем это путешествие вместе!

Это описание курса, который может быть предложен в рамках образовательной программы или онлайн-платформе. Оно представляет собой структурированный подход к обучению машинного обучения с использованием Python и библиотеки Scikit-learn.