University of St Andrews - Online

Középfokú tanfolyam: Gépi tanulás: Végponttól-végpontig

Bővítse gépi tanulási szakértelmét azáltal, hogy elmélyül a bonyolultabb algoritmusokban és valós alkalmazásokban.

Ez a rövid tanfolyam olyan szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni a modern gépi tanulás alapjául szolgáló fogalmakat és technológiákat.

Ezen a tanfolyamon öt témakörön keresztül ismerheti meg a modern gépi tanulási módszereket:

• Az osztályozás megmagyarázza, hogyan lehet a legjobban megjósolni a diszkrét osztályokat, például a hitelkérelmek elfogadását vagy elutasítását.
• A Modellek képzése bemutatja az alapvető optimalizálási probléma megoldására használt módszereket: a modellek egy osztályának melyik változata rendelkezik a legkisebb hibával?
• A Trees & Random Forests azt vizsgálja, hogyan lehet a fa modelleket levezetni, kiterjeszteni és telepíteni, hogy olyan modelleket hozzanak létre, amelyek teljesítményét az új adatpéldányokra vonatkozóan hitelesített becslésekkel lehet becsülni.
• A dimenziócsökkentés a prediktív gépi tanulási modellekben használt jellemzők számának csökkentésére vonatkozó indoklással és módszerekkel foglalkozik.
• A felügyelet nélküli tanulás azt vizsgálja, hogyan lehet olyan modelleket megtanulni és alkalmazni, amelyekhez nincs célváltozó.

Minden témakörhöz fejlett Python kódot mellékelünk és magyarázunk. A legfontosabb tanulási eredmények közé tartozik annak meghatározása, hogy milyen modellek alkalmazhatók a különböző adatokra és célokra, valamint a modellnek megfelelő hiperparaméter-hangolás vagy modellválasztás elvégzése.