After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Lanjutkan perjalanan machine learning Anda dengan menyelami dunia metode pembelajaran ensemble yang menarik! Ini adalah kumpulan teknik machine learning yang menggabungkan banyak algoritme individual untuk meningkatkan kinerja dan menyelesaikan masalah kompleks dalam skala besar di berbagai industri. Teknik ensemble juga kerap menjuarai kompetisi machine learning daring!
Di kursus ini, Anda akan mempelajari berbagai teknik ensemble tingkat lanjut seperti bagging, boosting, dan stacking. Anda akan menerapkannya pada himpunan data dunia nyata menggunakan pustaka machine learning Python mutakhir seperti scikit-learn, XGBoost, CatBoost, dan mlxtend.
Prasyarat
Kurikulum
Garis besar kursus
1
Menggabungkan Banyak Model
Kesulitan menentukan model mana yang terbaik untuk permasalahan Anda? Lupakan itu, gunakan semuanya sekaligus! Di bab ini, Anda akan belajar cara menggabungkan beberapa model menjadi satu menggunakan "Voting" dan "Averaging". Anda akan menggunakannya untuk memprediksi rating aplikasi di Google Play Store, apakah suatu Pokémon legendaris atau tidak, serta karakter mana yang akan mati di Game of Thrones!
- Pengantar metode ensemble50 XP
- Mengeksplorasi data aplikasi Google50 XP
- Memprediksi rating sebuah aplikasi100 XP
- Voting50 XP
- Memilih model terbaik100 XP
- Menyusun ensemble pertama Anda100 XP
- Mengevaluasi ensemble Anda100 XP
- Averaging50 XP
- Perjalanan ke Westeros50 XP
- Memprediksi kematian di GoT100 XP
- Voting soft vs. hard100 XP
2
Bagging
Bagging adalah metode ensemble di balik algoritme machine learning yang kuat seperti random forest. Di bab ini, Anda akan mempelajari teori di balik teknik ini dan membangun model bagging Anda sendiri menggunakan scikit-learn.
3
Boosting
Boosting adalah kelas algoritme pembelajaran ensemble yang mencakup model pemenang penghargaan seperti AdaBoost. Di bab ini, Anda akan mempelajari model pemenang penghargaan tersebut, dan menggunakannya untuk memprediksi pendapatan film-film peraih penghargaan! Anda juga akan mempelajari algoritme gradient boosting seperti CatBoost dan XGBoost.
4
Stacking
Bersiaplah melihat bagaimana semuanya ditumpuk! Di bab terakhir ini, Anda akan mempelajari metode ensemble stacking. Anda akan belajar cara mengimplementasikannya menggunakan scikit-learn serta pustaka mlxtend! Anda akan menerapkan stacking untuk memprediksi kelayakan konsumsi jamur Amerika Utara, dan meninjau kembali rating aplikasi Google dengan pendekatan yang lebih maju ini.
Metode Ensemble di Python
Kursus
Selesai
