Курс по машинному обучению на Python — Введение в искусственный интеллект — Онлайн-версия

Описание продукта: Курс «Машинное обучение на Python — введение в искусственный интеллект» — онлайн-версия.

Этот онлайн-курс предназначен для тех, кто имеет опыт программирования и хочет создавать интеллектуальные системы, извлекающие выводы из собранных данных. Вы получите практические навыки и научитесь:

• Как отличить машинное обучение от искусственного интеллекта
• разрабатывает библиотеку Data Science для Python.
• прогнозирование числовых значений с использованием методов регрессии
• автоматическая классификация объектов
• кодирование данных для алгоритмов машинного обучения
• уменьшить размерность данных
• контролировать качество созданных моделей

Искусственный интеллект и машинное обучение

В ходе обучения вы узнаете, как выглядит искусственный интеллект сегодня и почему программы машинного обучения чаще всего пишутся на Python.сходства между искусственным интеллектом и машинным обучениемВы узнаете, как использовать машинное обучение и искусственный интеллект для решения реальных задач.

Сбор необходимых данных для алгоритмов.

Машинное обучениеОн основан на данных, и для их использования данные должны быть правильно структурированы. Тогда алгоритмы смогут обучаться на их основе и делать соответствующие выводы. В процессе обучения вы узнаете о различных типах данных, что такое переобучение и недообучение, как извлекать признаки, как заполнять пропущенные данные и как выглядят шаблоны кодирования.

Исследование и визуализация данных

В ходе курса вы узнаетеспособы визуализации данныхЭто поможет вам в будущем убедительно представлять свои аргументы в презентациях. Вы будете тестировать новые типы диаграмм, практиковаться в корреляции данных и начнёте выбирать только те, которые будут наиболее важны в конкретной ситуации.

Кластеризация, классификация и регрессия

Этот тренинг поможет вам усвоить материал, поскольку содержит множество практических примеров.Вы создадите три проекта.В ходе этого процесса вы разработаете модели для ваших данных. Вы обнаружите, что, используялинейная регрессияНа основе предоставленных ранее параметров вы сможете сделать правильные выводы о качестве. Вы увидите, как это можно использовать.кластеризацияточно определять возможности и вероятности, а также способы их использования.бинарная классификацияна конкретном примере.

Дополнительная информация

Для участия в курсе и полного использования всей информации необходимо обладать базовыми языковыми навыками.PythonВам необходимо знать циклы, условные операторы и объектно-ориентированное программирование. Мы рекомендуем пройти курс «Основы программирования на Python».