O kurzu
Kurz probíhá v anglickém jazyce.
Co se naučíte?
- Základy strojového učení
- Jak provádět křížovou validaci, aby se zabránilo přetrénování
- Několik oblíbených algoritmů strojového učení
- Jak vytvořit doporučovací systém
- Co je to regularizace a k čemu slouží
Snad nejoblíbenější metodiky v oblasti datové vědy pocházejí z oblasti strojového učení. Strojové učení se od ostatních počítačem řízených rozhodovacích procesů odlišuje tím, že na základě dat vytváří predikční algoritmy. Mezi nejoblíbenější produkty využívající strojové učení patří například systémy pro rozpoznávání rukopisu používané poštovními službami, rozpoznávání řeči, systémy pro doporučování filmů a detektory spamu.
V tomto kurzu, který je součástí programu Professional Certificate Program in Data Science, se naučíte populární algoritmy strojového učení, analýzu hlavních komponent a regularizaci prostřednictvím vytvoření systému doporučování filmů.
Seznámíte se s trénovacími daty a s tím, jak pomocí datového souboru odhalit potenciálně prediktivní vztahy. Při vytváření systému doporučení filmů se naučíte, jak trénovat algoritmy pomocí trénovacích dat, abyste mohli předpovídat výsledky pro budoucí datové soubory. Dozvíte se také o přetrénování a technikách, jak mu zabránit, jako je křížová validace. Všechny tyto dovednosti jsou pro strojové učení zásadní.