Corso
Machine Learning end-to-end
Crea il tuo account gratuito
Continua con GoogleMostra più opzionio
Preferito dagli studenti di migliaia di aziende
Formare un team?
Prova per il BusinessDescrizione del corso
Introduzione all'apprendimento automatico end-to-end
Immergiti nel mondo dell'apprendimento automatico e scopri come progettare, addestrare e implementare modelli end-to-end con questo corso completo. Grazie a esempi pratici e coinvolgenti e a esercizi pratici, imparerai ad affrontare problemi complessi legati ai dati e a creare modelli di ML efficaci. Alla fine di questo corso, avrai tutte le competenze che ti servono per creare, controllare e mantenere modelli super efficaci che ti danno informazioni utili. Trasforma le tue competenze nel machine learning con questo corso completo e pratico e diventa un professionista del ML a tutto tondo!
Valuta e migliora il tuo modello
Inizia imparando le basi dell'analisi esplorativa dei dati (EDA) e della preparazione dei dati: pulirai e pre-elaborerai i tuoi dati, assicurandoti che siano pronti per l'addestramento del modello. Poi, impara bene come lavorare con le caratteristiche e selezionarle per ottimizzare i tuoi modelli per le sfide del mondo reale; scopri come usare la libreria Boruta per la selezione delle caratteristiche, registra gli esperimenti con MLFlow e aggiusta i tuoi modelli usando la validazione incrociata k-fold. Scopri i segreti delle metriche di errore efficaci e diagnostica l'overfitting, preparando i tuoi modelli al successo.
Distribuisci e controlla il tuo modello
Scoprirai anche quanto sono importanti i feature store e i model registry nei framework ML end-to-end. Scopri come implementare e monitorare le prestazioni del tuo modello nel tempo usando Docker e AWS. Capire cos'è la deriva dei dati e come individuarla usando test statistici. Usa feedback, aggiornamenti e strategie di etichettatura per mantenere i tuoi modelli al top anche con dati che cambiano di continuo.
Questo corso ti darà le competenze pratiche che ti servono per lavorare come data scientist o ingegnere di machine learning, permettendoti di progettare, implementare e mantenere modelli; competenze fondamentali per sfruttare al meglio l'impatto delle soluzioni di machine learning sul business.
Prerequisiti
Supervised Learning with scikit-learnMLOps ConceptsProgettazione ed esplorazione
Addestramento e valutazione del modello
Distribuzione del modello
Monitoraggio del modello
completato
Ottieni Attestato di conseguimento
Aggiungi questa certificazione al tuo profilo LinkedIn, al curriculum o al CVCondividila sui social e nella valutazione delle tue performanceIscriviti ora
Unisciti a oltre 19 milioni di studenti e inizia Machine Learning end-to-end oggi!
Crea il tuo account gratuito
Continua con GoogleMostra più opzionio
Aumenta le tue competenze sui dati con l'app di DataCamp
Avanza ovunque ti trovi con i nostri corsi per dispositivi mobili e le nostre sfide di programmazione quotidiane da 5 minuti.