track
Fundamentele învățării automate în Python
Creează-ți contul gratuit
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.Îndrăgit de cursanți din mii de companii
Training a Team?
Try for BusinessDescrierea pistei
Fundamentele învățării automate în Python
Deblochează puterea învățării automate cu Python
Pătrunde în lumea captivantă a învățării automate cu Python în acest Track cuprinzător. Vei începe prin a stăpâni fundamentele învățării supravegheate folosind biblioteca populară scikit-learn. Lucrează cu seturi de date din lumea reală pentru a construi modele predictive puternice și a dobândi experiență practică în abordarea problemelor de clasificare și regresie.Explore Tehnici de învățare nesupravegheată
Extinde-ți abilitățile învățând cum să descoperi tipare și structuri ascunse în date neetichetate. Folosind bibliotecile scikit-learn și scipy din Python, vei:- Grupează punctele de date în grupuri distincte
- Reduce dimensiunea pentru a vizualiza seturi de date cu multe dimensiuni
- Extrage informații valoroase din date complexe
- Aplică învățarea nesupravegheată pentru a rezolva provocări din lumea reală
Intră în Deep Learning cu PyTorch
Descoperă puterea rețelelor neuronale și a învățării profunde în timp ce înveți să construiești și să antrenezi modele folosind PyTorch, un framework de învățare profundă de ultimă generație. Prin exerciții interactive, vei construi prima ta rețea neuronală de la zero, stăpânind în același timp concepte-cheie precum backpropagarea și coborârea gradientului. Vei explora, de asemenea, tehnici pentru optimizarea performanței modelului prin ajustarea hiperparametrilor și aplicarea învățării profunde la sarcini precum clasificarea imaginilor și analiza sentimentelor.Explore Fundamentele învățării prin întărire
Finalizează-ți parcursul de machine learning explorând domeniul fascinant al învățării prin întărire. Folosind biblioteca Gymnasium din Python, vei învăța cum agenții inteligenți pot învăța comportamente optime prin încercare și eroare. Obține experiență practică:- Formularea problemelor de învățare prin întărire
- Implementarea algoritmilor clasici precum Q-learning și policy gradients
- Antrenarea agenților pentru a rezolva medii complexe
- Aplicarea învățării prin întărire la scenarii din lumea reală, precum jocurile și robotica
De ce Machine Learning cu Python?
Python a devenit limbajul preferat pentru învățarea automată datorită simplității, versatilității și ecosistemului său extins de biblioteci puternice. Învățând machine learning cu Python, vei fi echipat cu instrumentele și abilitățile necesare pentru a aborda probleme diverse din mai multe industrii, de la sănătate și finanțe la marketing și sisteme autonome.Pornește-ți cariera în Machine Learning
Fie că aspiri să devii inginer de machine learning, data scientist sau cercetător în AI, acest Track îți oferă punctul de plecare perfect. Prin finalizarea cursurilor și proiectelor, vei avea o bază solidă în învățarea automată și un portofoliu de exemple practice pentru a-ți evidenția abilitățile. Fă primul pas către o carieră captivantă și plină de satisfacții în acest domeniu aflat în rapidă creștere.Cerințe preliminare
Nu există condiții preliminare pentru această pistăCourse
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Project
Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.
Course
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Project
Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering
Course
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
Course
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
Project
Solve the Taxi-v3 environment using Q-learning, ensuring efficient AI-driven transportation.
Skill Assessment
finalizată
Obțineți o Declarație de Realizări
Adaugă aceste acreditări la profilul, CV-ul sau profilul tău LinkedInDistribuie-l pe rețelele sociale și în evaluarea performanței taleÎnscrie-te Acum
Alătură-te 19 milioane de cursanți și începe Fundamentele învățării automate în Python chiar azi!
Creează-ți contul gratuit
sau
Continuând, acceptați Termenii și condițiile de utilizare, Politica de confidențialitate și faptul că datele dvs. sunt stocate în SUA.Dezvoltați-vă abilitățile de gestionare a datelor cu DataCamp pentru mobil
Fă progrese din mers cu cursurile noastre mobile și provocările zilnice de programare de 5 minute.