After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Menerapkan model machine learning di produksi tampak mudah dengan alat modern, tetapi sering berakhir mengecewakan karena model berkinerja lebih buruk di produksi dibandingkan saat pengembangan. Kursus ini akan memberi Anda empat keunggulan yang membuat Anda menonjol dari kerumunan data scientist dan membangun pipeline yang tahan uji waktu: cara menyetel secara menyeluruh setiap aspek model Anda saat pengembangan; cara memanfaatkan sebaik mungkin keahlian domain yang tersedia; cara memantau kinerja model Anda dan menangani setiap penurunan kinerja; dan akhirnya cara menangani data yang berpelabel buruk atau sangat sedikit. Dengan menggali lebih dalam fitur mutakhir sklearn, serta bekerja dengan himpunan data nyata dari bidang panas seperti layanan kesehatan personalisasi dan keamanan siber, kursus ini menyajikan pandangan tentang machine learning dari garis terdepan.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Alur Kerja Standar
Pada bab ini, Anda akan diingatkan kembali dasar-dasar alur kerja supervised learning, lengkap dengan pelatihan, penyetelan dan pemilihan model, rekayasa dan seleksi fitur, serta teknik pemisahan data. Anda akan memahami bagaimana langkah-langkah dalam alur kerja saling bergantung, dan mengenali bagaimana semuanya dapat berkontribusi terhadap, atau melawan overfitting: musuh terbesar data scientist. Di akhir bab, Anda akan mahir dalam supervised learning, dan siap menyelami materi yang lebih lanjut pada bab-bab berikutnya.
- Pipeline pembelajaran terawasi50 XP
- Rekayasa fitur100 XP
- Pipeline pertama Anda100 XP
- Kompleksitas model dan overfitting50 XP
- Grid search CV untuk kompleksitas model100 XP
- Jumlah pohon dan estimator50 XP
- Rekayasa fitur dan overfitting50 XP
- Pengodean kategorikal100 XP
- Transformasi fitur100 XP
- Menggabungkan semuanya100 XP
2
Manusia di Dalam Putaran
Pada bab sebelumnya, Anda menyempurnakan pengetahuan tentang alur kerja supervised learning standar. Pada bab ini, Anda akan secara kritis menelaah cara-cara memasukkan pengetahuan ahli ke dalam supervised learning. Hal ini dilakukan melalui penentuan unit analisis yang tepat—yang mungkin memerlukan rekayasa fitur lintas berbagai sumber data—melalui proses pelabelan contoh yang terkadang tidak sempurna, dan melalui penentuan fungsi loss yang menangkap nilai bisnis sebenarnya dari kesalahan yang dibuat oleh model machine learning Anda.
3
Manajemen Siklus Hidup Model
Pada bab sebelumnya, Anda menggunakan berbagai cara untuk mengintegrasikan masukan dari para ahli ke dalam alur kerja Anda, dan mengevaluasinya dengan cara yang selaras dengan nilai bisnis. Kini saatnya Anda melatih keterampilan yang diperlukan untuk memproduksi model dan memastikan model terus berkinerja baik setelahnya dengan meningkatkannya secara iteratif. Anda juga akan mempelajari cara mendiagnosis pergeseran himpunan data (dataset shift) dan mengurangi dampak perubahan lingkungan terhadap akurasi model Anda.
4
Alur Kerja Unsupervised
Pada bab-bab sebelumnya Anda membangun fondasi yang kuat dalam supervised learning, lengkap dengan pengetahuan menerapkan model di produksi tetapi selalu berasumsi tersedia himpunan data berlabel untuk analisis. Pada bab ini, Anda menghadapi tantangan memodelkan data tanpa label sama sekali, atau dengan sangat sedikit label. Ini membawa Anda ke penelusuran deteksi anomali, sebuah bentuk pemodelan unsupervised, serta pembelajaran berbasis jarak, di mana keyakinan tentang apa yang dianggap kemiripan antara dua contoh dapat digunakan menggantikan label untuk membantu Anda mencapai tingkat akurasi yang sebanding dengan alur kerja supervised. Setelah menyelesaikan bab ini, Anda akan jelas menonjol dari kerumunan data scientist karena tahu dengan yakin alat apa yang digunakan untuk menyesuaikan alur kerja guna mengatasi tantangan dunia nyata yang umum.
Merancang Alur Kerja Machine Learning di Python
Kursus
Selesai
