Understanding Machine Learning with Python [2016, ENG] torrent

Обучающие видео » Компьютерные видеоуроки и обучающие интерактивные DVD » Программирование (видеоуроки)

Understanding Machine Learning with Python

Год выпуска: 2016
Производитель: pluralsight.com
Сайт производителя: https://www.pluralsight.com/courses/python-understanding-machine-learning
Автор: Jerry Kurata
Продолжительность: 01:54:00
Тип раздаваемого материала: Видеоклипы
Язык: Английский
Описание: Используйте ваши данные для того, чтобы спрогнозировать будущие события с помощью машинного обучения. Этот курс проведет вас через процесс создания машинно-обучаемого предсказывающего решения и познакомит с библиотекой scikit-learn на языке Python и со средой разработки Jupyter Notebook.

При работе с данными машинное обучение позволит делать невероятные вещи, такие как прогнозирование будущих событий. Простота работы совместно с мощью библиотеки scikit-learn делает Python предпочтительным языком разработки для многих, кто практикует машинное обучение. В этом курсе вы узнаете, как программисты Python и исследователи данных используют машинное обучение для прогнозирования вероятности событий на основании данных. В этом курсе вы примените язык программирования Python и библиотеку scikit-learn. Вы изучите, как описать вашу проблему, чтобы она была решаемой, как подготовить данные для прогнозирования, и, наконец, как совместить эти данные с алгоритмами для создания модели, которая сможет предсказывать будущее, все это вы выполните в среде Jupyter Notebook. К концу курса у вас будет понимание того, как машинное обучение может помочь найти хорошее применение вашим данным в прогнозировании будущих событий, а также узнаете, как для этого использовать язык программирования Python.

Описание на английском:
Use your data to predict future events with the help of machine learning. This course will walk you through creating a machine learning prediction solution and will introduce Python, the scikit-learn library, and the Jupyter Notebook environment.

When working with data, machine learning can be used to do incredible things, including predicting future events. Its ease of use combined with the power of scikit-learn is causing Python to become the preferred development language for many machine learning practitioners. In this course, Understanding Machine Learning with Python, you will learn how Python developers and data scientists use machine learning to predict the likelihood of events based on data. Throughout this course, you will use Python and the scikit-learn library. Specifically, you will learn how to format your problem to be solvable, how to prepare your data for use in a prediction, and finally how to combine that data with algorithms to create models that can predict the future, all performed in the Jupyter Notebook environment. By the end of this course, you will have a better understanding of how machine learning can help you put your data to good use in predicting future events, and you'll also know how to use Python to make it happen.
[spoiler="Содержание"]
Course Overview

Getting Started in Machine Learning
Introduction
What Is Machine Learning?
Types of Machine Learning
Course Overview
Why This Course?
Installing Python and Jupyter Notebook
Python and Jupyter Notebook Demo

Understanding the Machine Learning Workflow
Machine Learning Workflow Overview

Asking the Right Question
From Question to Solution Statement

Preparing Your Data
Introduction to Data Preparation
Getting Data
The GitHub Repository
Loading, Cleaning, and Inspecting Data
Molding Data

Selecting Your Algorithm
The Role of the Algorithm
Narrowing the Selection
Selecting Our Initial Algorithm

Training the Model
Introduction to Training
The Training Process
Python Training Tools
Splitting Data and Training the Algorithm

Testing Your Model's Accuracy
Introduction to Evaluating the Model
Evaluating the Naive Bayes Model
Performance Improvement, Take 1
Why Overfitting Is Bad
Performance Improvement, Take 2
Understanding and Fixing Unbalanced Classes
What Is Cross Validation?
Implementing and Evaluating Cross Validation
Summarizing the Evaluation

Summary
The Journey so Far
Guides for Your Journey
The Journey from Here
[/spoiler]
Формат видео: MP4
Видео: AVC, 1280x720, 16:9, 30 fps, 220 Kbps
Аудио: AAC, 44.1 KHz, 96 Kbps, 2 channels
[spoiler="Скриншоты"]

[/spoiler]