Uczenie Maszynowe - Drzewa Decyzyjne i Lasy Losowe - Python
Efektywne wykorzystanie Drzew Decyzyjnych i Lasów Losowych w analizie danych i podejmowaniu decyzji!
Description
Kurs "Uczenie Maszynowe - Drzewa Decyzyjne i Lasy Losowe - Python" to intensywny program szkoleniowy skierowany do osób, które chcą nauczyć się jednych z najbardziej popularnych i efektywnych algorytmów uczenia maszynowego. Drzewa decyzyjne i lasy losowe są potężnymi narzędziami używanymi w wielu dziedzinach, od analizy danych po inżynierię cech.
Kurs zaczyna się od wprowadzenia w koncept drzew decyzyjnych, wraz z ich strukturą, algorytmami budowy i strategiami przycinania. Zrozumienie tych podstawowych koncepcji to klucz do skutecznego stosowania tych technik w praktyce.
Po zrozumieniu drzew decyzyjnych, kurs przechodzi do lasów losowych, które są esencją drzew decyzyjnych. Uczestnicy nauczą się, jak łączyć wiele drzew decyzyjnych do tworzenia modeli, które są bardziej odporne na overfitting i mogą osiągnąć lepszą wydajność.
Dodatkowo, kurs obejmuje tematy takie jak wykorzystanie drzew decyzyjnych do regresji, zrozumienie miary istotności zmiennych oraz techniki walidacji krzyżowej i dostrajania hiperparametrów dla osiągnięcia lepszych wyników.
Kurs "Uczenie Maszynowe - Drzewa Decyzyjne i Lasy Losowe - Python" jest doskonałym punktem wyjścia dla tych, którzy chcą zrozumieć i zastosować te potężne algorytmy w swojej pracy lub badaniach. Daje on solidne podstawy teoretyczne oraz praktyczne umiejętności, które są niezbędne do efektywnego wykorzystania tych technik.
Scikit-learn: Twoje przewodnie światło w świecie uczenia maszynowego!
Scikit-learn to popularna biblioteka do uczenia maszynowego dla języka Python. Jest ona zaprojektowana w celu zapewnienia prostego i skutecznego narzędzia do eksploracji danych, budowy modeli uczenia maszynowego i ich oceny. Scikit-learn oferuje szeroki zakres algorytmów uczenia maszynowego, w tym klasyfikację, regresję, grupowanie, redukcję wymiarowości, wykrywanie anomalii i wiele innych.
Jednym z głównych atutów scikit-learn jest jego intuicyjne API, które ułatwia tworzenie i konfigurowanie modeli uczenia maszynowego. Biblioteka oferuje również wiele narzędzi do przetwarzania danych, w tym funkcje skalowania, kodowania kategorii, redukcji wymiarów i przekształceń danych. To pozwala na kompleksową analizę i przygotowanie danych przed ich przekazaniem do modelu.
Scikit-learn zapewnia również bogatą funkcjonalność w zakresie ewaluacji modeli. Biblioteka oferuje metryki oceny, krzywe ROC, walidację krzyżową oraz narzędzia do doboru parametrów modelu. Dzięki temu użytkownicy mogą skutecznie oceniać i porównywać modele, aby wybrać najlepszy dla swoich potrzeb.
Biblioteka scikit-learn jest rozwijana przez aktywną społeczność i cieszy się dużym wsparciem. Została zbudowana na bazie innych popularnych bibliotek Pythona, takich jak NumPy i SciPy, co zapewnia wydajność i skalowalność. Scikit-learn znajduje zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak analiza danych, przetwarzanie obrazów, bioinformatyka, finanse i wiele innych.
Dzięki swojej prostocie, funkcjonalności i elastyczności, scikit-learn jest jednym z najczęściej wykorzystywanych narzędzi do uczenia maszynowego w społeczności Pythona.
What You Will Learn!
- podstawy uczenia maszynowego, rodzaje uczenia maszynowego i główne problemy
- jak działa algorytm drzew decyzyjnych (klasyfikacja i regresja)
- elementy składowe drzew decyzyjnych
- implementacja drzewa decyzyjnego od zera w języku Python
- budowa modeli drzew decyzyjnych i lasów losowych przy użyciu biblioteki scikit-learn
- ocena i optymalizacja modeli
- problemy uczenia maszynowego: niedouczenie, przeuczenie
- 2 x case study
Who Should Attend!
- programiści i inżynierowie oprogramowania, którzy chcą zdobyć umiejętności w zakresie uczenia maszynowego i zastosowania drzew decyzyjnych oraz lasów losowych w praktyce
- analitycy danych i naukowcy, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie technik uczenia maszynowego i zastosować drzewa decyzyjne oraz lasy losowe do analizy danych
- studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, analizą danych lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zrozumieć i zastosować drzewa decyzyjne i lasy losowe w swoich badaniach
- specjaliści ds. danych, którzy chcą poznać zaawansowane metody uczenia maszynowego i wykorzystać drzewa decyzyjne oraz lasy losowe do modelowania i predykcji
- osoby zainteresowane analizą danych i uczeniem maszynowym, które mają już podstawową wiedzę na temat programowania w języku Python i chcą rozwinąć swoje umiejętności w tym konkretnym obszarze