Использование машинного обучения для решения реальных проблем и создания ценности

За последние годы машинное обучение изменило бесчисленное множество отраслей и приложений, но многим из них сложно перейти от теории к практической реализации. Это комплексное руководство направлено на устранение этого разрыва путем изучения основных концепций и методов машинного обучения, необходимых для достижения реальных результатов.

Мы рассмотрим весь жизненный цикл машинного обучения: от постановки проблемы и подготовки данных до выбора алгоритмов, моделей обучения и внедрения решений в большом масштабе.

Наша цель — предоставить инженерам-программистам, специалистам по обработке данных и другим специалистам-практикам набор инструментов по основам машинного обучения, наиболее важных для решения проблем в этой области.

Следите за:

  • Обновление ключевых предпосылок в области теории вероятности, статистики, линейной алгебры и программирования.
  • Рекомендации по исследованию, очистке и предварительной обработке наборов данных
  • Когда и как применять методы контролируемого, неконтролируемого обучения и обучения с подкреплением
  • Советы по выбору правильных алгоритмов для вашей задачи и данных
  • Стратегии настройки, оценки и отладки моделей
  • Способы создания и мониторинга систем машинного обучения с течением времени

Получите 360-градусный взгляд на машинное обучение, который поможет вам добиться успеха, независимо от вашей специальности или отрасли. Давайте начнем!

Предпосылки: Основополагающие строительные блоки

Прежде чем погрузиться в основы машинного обучения, важно установить некоторые основные предпосылки из области вероятности, статистики, линейной алгебры и программирования. Интуитивное понимание этих концепций имеет большое значение для повышения квалификации в области машинного обучения.

вероятность и статистика

Вероятность обеспечивает базовую математическую основу для моделирования неопределенности и случайности, которые повсеместно встречаются в реальных данных. Просмотрите ключевые понятия, такие как условная вероятность, теорема Байеса, общие распределения вероятностей, оценка максимального правдоподобия и проверка гипотез.