Koneoppimismallien luominen
Yhdellä silmäyksellä
-
Taso
-
Taito
-
Aihe
Koneoppiminen on ennakoivan mallinnuksen ja tekoälyn perusta. Tutustu joihinkin koneoppimisen keskeisiin periaatteisiin ja siihen, miten voit käyttää yleisiä työkaluja ja sovelluskehyksiä koneoppimismallien harjoittamiseen, arviointiin ja käyttämiseen.
Edellytykset
Tällä oppimispolulla oletetaan tietämystä matemaattisista peruskäsitteistä. Myös eräät Python-käyttökokemukset ovat hyödyllisiä.
Saavutuksen koodi
Haluatko pyytää saavutuskoodia?
Tämän oppimispolun moduulit
Tietojen tarkasteleminen ja analysointi on datatieteen ytimessä. Tietotutkijat tarvitsevat pythonin kaltaisten ohjelmointikielien taitoja tietojen tutkimiseen, visualisointiin ja käsittelyyn.
Regressio on yleisesti käytetty koneoppimistyyppi numeeristen arvojen ennustamiseen.
Luokitus on eräänlainen koneoppiminen, jota käytetään kohteiden luokittelemiseen luokiksi.
Klusterointi on koneoppimisen tyyppi, jota käytetään samanlaisten kohteiden ryhmittelemiseen klustereiksi.
Syväoppiminen on kehittynyt koneoppimisen muoto, joka emuloi tapaa, jolla ihmisaivot oppivat yhdistettyjen neuronien verkostojen kautta.