After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Denetimli öğrenmenin temellerini biliyor ve gerçek dünya veri kümelerinde son teknoloji modeller kullanmak mı istiyorsun? Gradient boosting, her ölçekteki tabular veri kümelerini verimli bir şekilde modellemek için günümüzde en popüler tekniklerden biri. XGBoost, gradient boosting’in çok hızlı ve ölçeklenebilir bir uygulamasıdır; XGBoost kullanan modeller çevrimiçi veri bilimi yarışmalarını düzenli olarak kazanır ve farklı sektörlerde geniş ölçekte kullanılır. Bu kursta, bu güçlü kütüphaneyi pandas ve scikit-learn ile birlikte kullanarak denetimli öğrenme modelleri kurmayı ve ayarlamayı öğreneceksin. Sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözmek için gerçek dünya veri kümeleriyle çalışacaksın.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs içeriği
1
XGBoost ile Sınıflandırma
Bu bölüm seni XGBoost’un temel fikri olan artırılmış öğrenicilerle tanıştıracak. XGBoost’un nasıl çalıştığını anladıktan sonra, sektörde sık görülen bir sınıflandırma problemini çözeceksin: Bir müşterinin gelecekte bir noktada hizmeti bırakıp bırakmayacağını tahmin etmek.
- Kursa hoş geldin!50 XP
- Bunlardan hangisi bir sınıflandırma problemidir?50 XP
- Bunlardan hangisi ikili (binary) bir sınıflandırma problemidir?50 XP
- XGBoost'a Giriş50 XP
- XGBoost: Fit/Predict100 XP
- Karar ağacı nedir?50 XP
- Karar ağaçları100 XP
- Boosting nedir?50 XP
- Doğruluğu ölçme100 XP
- AUC Ölçümü100 XP
- XGBoost’u ne zaman kullanmalıyım?50 XP
- XGBoost kullanımı50 XP
2
XGBoost ile Regresyon
Kısa bir denetimli regresyon tekrarının ardından, XGBoost’u Iowa, Ames’teki konut fiyatlarını tahmin etme görevi üzerinde uygulayacaksın. XGBoost’un zayıf öğrenicileri olarak kullanabildiği iki tür temel öğreniciyi öğrenecek ve regresyon modellerinin kalitesini nasıl değerlendireceğini gözden geçireceksin.
3
XGBoost modelini ince ayar yapma
Bu bölüm, XGBoost modellerini mümkün olduğunca yüksek performanslı hale getirmeyi öğretecek. XGBoost’un davranışını değiştirmek için ayarlanabilecek çeşitli parametreleri ve bunları verimli şekilde nasıl ayarlayacağını, böylece modellerinin performansını nasıl artırabileceğini öğreneceksin.
4
XGBoost’u boru hatlarında kullanma
Modellerini uçtan uca iki Machine Learning boru hattına entegre ederek XGBoost becerilerini bir üst seviyeye taşı. En önemli XGBoost hiperparametrelerini bir boru hattı içinde verimli bir şekilde nasıl ayarlayacağını öğrenecek ve daha ileri bazı ön işleme tekniklerine giriş yapacaksın.
XGBoost ile Aşırı Gradyan Artırma
Kurs
Tamamlandı
