Создание моделей машинного обучения

  • Схема обучения
  • 5 Модули

Вкратце

Машинное обучение является основой для прогнозного моделирования и искусственного интеллекта. Узнайте о некоторых основных принципах машинного обучения, а также об использовании распространенных средств и платформ для обучения, оценки и использования моделей машинного обучения.

Предварительные требования

В этой схеме обучения предполагается знание основных математических понятий. Хорошим преимуществом будет опыт работы с Python.

Модули, включенные в эту схему обучения

Изучение и анализ данных с помощью Python

Изучение данных является основным аспектом обработки и анализа данных. Специалисты по обработке и анализу данных требуют навыков на языках программирования, таких как Python, для изучения, визуализации и управления данными.

Обучение и оценка моделей регрессии

Регрессия — это широко распространенный тип машинного обучения для прогнозирования числовых значений.

Обучение и оценка моделей классификации

Классификация — это форма машинного обучения, используемая для категоризации элементов по классам.

Обучение и оценка моделей кластеризации

Кластеризация — это тип машинного обучения, который используется для группировки похожих элементов в кластеры.

Обучение и оценка моделей глубокого обучения

Глубокое обучение — это сложная форма машинного обучения, которая эмулирует обучение человека с помощью сетей связанных нейронов.

Начало