Создание моделей машинного обучения на Python с помощью библиотеки Scikit-learn

https://perevodvsem.ru/threads/pluralsight-building-machine-learning-models-in-python-with-scikit-learn-eng-rus.7582/

Курс зарезервировал Helluvallyric, начнет переводить, когда запишутся минимум 30-35 человек

Библиотека Scikit-learn на Python чрезвычайно популярна для построения традиционных моделей МО (машинного обучения), то есть тех моделей, которые не зависят от нейронных сетей. В этом курсе вы узнаете, как работать с scikit-learn и как его можно использовать для создания различных моделей машинного обучения. Сначала вы узнаете, как использовать библиотеки для работы с непрерывными, категориальными, текстовыми и графическими данными. Далее вы выйдете за рамки обычных регрессионных моделей и узнаете, как реализовать специализированные регрессионные модели, такие как регрессия Лассо и Риджа, с использованием библиотек scikit-learn.

Наконец, в дополнение к контролируемым методам обучения вы также поймете и реализуете неконтролируемые модели, такие как кластеризация с использованием алгоритма среднего сдвига и уменьшение размерности с использованием анализа основных компонентов. В конце этого курса вы получите хорошее представление о плюсах и минусах различных регрессионных, классификационных и неконтролируемых моделей обучения, о которых идет речь, и вам будет чрезвычайно удобно использовать библиотеку Python scikit-learn для создания и обучения ваших моделей.

Требуемое программное обеспечение: scikit-learn, Python 3.x.

Источник: perevodvsem.ru

Комментарии: