Данные
Подготовить признаки и примеры.
Scikit-learn — библиотека Python с инструментами машинного обучения.
Подготовить признаки и примеры.
Выбрать и обучить учебный алгоритм.
Проверить результат на отдельных данных.
Освойте основы Python и подготовьте учебные данные.
Девятимесячная программа о применении ИИ в рабочих задачах, работе с данными и обучении моделей машинного и глубокого обучения.
Курс аналитика данных: Excel и SQL, обработка данных на Python, визуализация и основы машинного обучения.
Курс Яндекс Практикума знакомит с Data Science с нуля: в программе SQL, Python, статистика и машинное обучение.
Курс по машинному обучению с нуля: Python, классические модели, нейронные сети, статистика и A/B-тесты. В программе предусмотрены задания и работа над проектом.
Scikit-learn предоставляет алгоритмы и инструменты машинного обучения для Python. В проекте подготавливают данные, выбирают модель и проверяют её работу.
Библиотеку применяют в задачах анализа и обучения на данных. Освоение подготовки признаков и оценки помогает воспроизвести учебный эксперимент и понять его ограничения.
Результат зависит от качества данных, метода оценки и выбранной задачи. Проверка на отдельных примерах помогает не принимать результат обучения за доказательство качества на новых данных.
Программы, сервисы, языки и технологии помогают решать разные задачи. Выберите инструмент и узнайте, где его изучить.
ОткрытьУзнайте об этом навыке и связанных с ним материалах KURSEZ.
ОткрытьУзнайте об этом навыке и связанных с ним материалах KURSEZ.
Открыть