Name: Supervised Learning dengan scikit-learn
Rating: 4.800208357448779 (8639 reviews)

Deskripsi Kursus

Kembangkan keterampilan Machine Learning Anda dengan scikit-learn dan pelajari cara menggunakan pustaka Python populer ini untuk melatih model menggunakan data berlabel. Dalam kursus ini, Anda akan belajar membuat prediksi yang kuat, seperti apakah pelanggan akan churn dari bisnis Anda, apakah seseorang mengidap diabetes, hingga mengklasifikasikan genre sebuah lagu. Dengan himpunan data dunia nyata, Anda akan mempelajari cara membangun model prediktif, menyetel parameternya, dan menentukan seberapa baik kinerjanya pada data yang belum pernah dilihat. Video dilengkapi transkrip langsung yang dapat Anda tampilkan dengan mengklik "Show transcript" di kiri bawah video. Glosarium kursus dapat ditemukan di sebelah kanan pada bagian sumber daya. Untuk memperoleh kredit CPE, Anda harus menyelesaikan kursus dan mencapai skor 70% pada asesmen yang memenuhi syarat. Anda dapat menuju ke asesmen dengan mengklik pengumuman kredit CPE di sebelah kanan.

Prasyarat

Introduction to Statistics in Python

Kurikulum

Garis besar kursus

Klasifikasi

Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada masalah klasifikasi dan mempelajari cara menyelesaikannya menggunakan teknik supervised learning. Anda akan belajar membagi data menjadi himpunan latih dan uji, memasangkan model, membuat prediksi, dan mengevaluasi akurasi. Anda juga akan mempelajari hubungan antara kompleksitas model dan kinerja, lalu menerapkannya pada himpunan data churn untuk mengklasifikasikan status churn pelanggan sebuah perusahaan telekomunikasi.

Mulai Bab

Regresi

Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada regresi, dan membangun model untuk memprediksi nilai penjualan menggunakan himpunan data pengeluaran iklan. Anda akan mempelajari mekanisme regresi linear dan metrik kinerja umum seperti R-squared dan root mean squared error. Anda akan melakukan cross-validation k-fold, serta menerapkan regularisasi pada model regresi untuk mengurangi risiko overfitting.

Mulai Bab

Penyetelan Model

Setelah melatih model, kini Anda akan belajar cara mengevaluasinya. Pada bab ini, Anda akan diperkenalkan pada beberapa metrik beserta teknik visualisasi untuk menganalisis kinerja model klasifikasi menggunakan scikit-learn. Anda juga akan mempelajari cara mengoptimalkan model klasifikasi dan regresi melalui penyetelan hyperparameter.

Mulai Bab

Prapemrosesan dan Pipeline

Pelajari cara mengimputasi nilai yang hilang, mengonversi data kategorikal menjadi numerik, men-skala data, mengevaluasi beberapa model supervised learning secara bersamaan, dan membangun pipeline untuk menyederhanakan alur kerja Anda!