Skapa maskininlärningsmodeller

  • Lärandeväg
  • 6 Modules

Vid en snabb blick

Maskininlärning är grunden till förutsägande modellering och artificiell intelligens. Lär dig några av de grundläggande principerna för maskininlärning och hur du använder vanliga verktyg och ramverk för att träna, utvärdera och använda maskininlärningsmodeller.

Förutsättningar

Den här utbildningsvägen förutsätter att du har kunskap om grundläggande matematiska begrepp. Det är också bra om du har viss erfarenhet av Python.

Moduler i denna inlärningsväg

Introduktion till maskininlärningskoncept

Maskininlärning är grunden för de flesta moderna lösningar för artificiell intelligens. Att känna till de grundläggande begrepp som maskininlärning bygger på är en viktig grund för att förstå AI.

Utforska och analysera data med Python

Datautforskning och analys är kärnan i datavetenskap. Dataexperter kräver kunskaper i programmeringsspråk som Python för att utforska, visualisera och manipulera data.

Träna och utvärdera regressionsmodeller

Regression är en vanlig typ av maskininlärning för att förutsäga numeriska värden.

Träna och utvärdera klassificeringsmodeller

Klassificering är en typ av maskininlärning som används för att kategorisera objekt i klasser.

Träna och utvärdera klustringsmodeller

Klustring är en typ av maskininlärning som används för att gruppera liknande objekt i kluster.

Träna och utvärdera djupinlärningsmodeller

Djupinlärning är en avancerad form av maskininlärning som emulerar hur den mänskliga hjärnan lär sig genom nätverk av anslutna neuroner.

Start