Добро пожаловать на курс Scikit-learn для начинающих! Этот комплексный курс разработан специально для новичков в Scikit-learn, фундаментальной библиотеке машинного обучения на Python. С помощью практических лабораторных работ вы освоите основные навыки, необходимые для создания, обучения и оценки моделей машинного обучения с использованием различных алгоритмов и методов предварительной обработки.
🎯 Цели обучения
В этом курсе вы научитесь:
- Установка и настройка Scikit-learn: Начните с установки Scikit-learn и освоения базовых концепций.
- Загрузка и исследование данных: Освойте различные методы загрузки и исследования наборов данных для машинного обучения.
- Предварительная обработка данных: Изучите основные методы предварительной обработки, включая масштабирование, кодирование и инжиниринг признаков (feature engineering).
- Линейная регрессия: Поймите и реализуйте модели линейной регрессии для прогнозной аналитики.
- Классификация KNN: Применяйте алгоритм K-ближайших соседей (K-Nearest Neighbors) для задач классификации.
- Оценка моделей: Научитесь оценивать производительность моделей с использованием различных метрик и методов.
- Кросс-валидация: Освойте методы кросс-валидации для надежной оценки моделей.
🏆 Чего вы достигнете
После завершения этого курса вы сможете:
- Настроить Scikit-learn и понять его основные компоненты и рабочий процесс.
- Загружать и исследовать наборы данных из различных источников для задач машинного обучения.
- Применять основные методы предварительной обработки данных, включая масштабирование признаков и кодирование категориальных данных.
- Создавать и обучать модели линейной регрессии для задач прогнозирования непрерывных значений.
- Реализовывать алгоритмы классификации KNN для задач прогнозирования категориальных значений.
- Оценивать производительность моделей с использованием соответствующих метрик и методов валидации.
- Применять методы кросс-валидации для обеспечения надежной и достоверной оценки моделей.
- Создать прочную основу для продвинутых проектов в области машинного обучения, науки о данных и искусственного интеллекта.
