Koneoppimisen Hallinta

Koneoppimisen käsitteiden ja ML-projektin työnkulun oppiminen.

Esikäsittely on todennäköisesti tärkein vaihe ML-projektissa. Tämä luku käsittelee esikäsittelyvaiheet, joita tarvitaan lähes kaikissa aineistoissa.

Putkisto on kätevä tapa yhdistää kaikki esikäsittelyvaiheet sekä malli. Putkistot helpottavat huomattavasti mallin kouluttamista ja käyttöä.

Mallintaminen on ML-projektin viihdyttävin vaihe. Opitaan rakentamaan, hienosäätämään ja arvioimaan mallia!

Tutustu matemaattisten funktioiden perusteisiin. Opiskele erilaisia algebrallisia ja transsendenttisia funktioita, niiden ominaisuuksia sekä niiden toteuttamista Pythonilla reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseksi.

Hallitse joukkojen ja sarjojen käsitteet perusoperaatioista käytännön sovelluksiin. Saat käytännön kokemusta joukko-operaatioiden toteuttamisesta sekä aritmeettisten ja geometristen sarjojen käsittelystä Pythonilla.

Perusteellinen ymmärrys rajoista, derivaatasta, integraaleista ja osittaisderivaatasta. Teorian ja käytännön yhdistäminen toteuttamalla nämä käsitteet Pythonilla ja soveltamalla niitä optimointiin gradienttimenetelmän avulla.

Vahvista osaamista vektoreista, matriiseista ja muunnoksista. Opiskele hajotelmamenetelmiä ja ominaisarvoanalyysiä, ja syvennä käsitteitä Python-ohjelmointitehtävien sekä käytännön data-analytiikkasovellusten avulla.

Syvenny todennäköisyysteoriaan ja tilastotieteeseen. Tarkastele ehdollista todennäköisyyttä, Bayesin kaavaa ja tilastollisia tunnuslukuja. Toteuta keskeisiä käsitteitä Pythonilla, simuloi jakaumia ja vahvista osaamistasi haasteiden ja tietovisojen avulla.

Hallitse raakadatan puhdistuksen ja valmistelun perustavat vaiheet analyysiä ja koneoppimista varten.

Raakadatan muuntaminen käyttökelpoisiksi piirteiksi koneoppimismalleja varten.

Piirteiden suunnittelu ja valinta mallin suorituskyvyn ja tulkittavuuden parantamiseksi.

Aloitetaan yksinkertaisimmalla lineaarisen regression mallilla. Opit lineaarisen regression perusidean ja ennusteiden tekemisen Pythonilla.

Useimmat todellisen maailman ennustustehtävät sisältävät useamman kuin yhden muuttujan. Opit käsittelemään lineaarista regressiota useilla muuttujilla.

Suora viiva ei aina kuvaa dataa tarkasti. Opitaan rakentamaan monimutkaisempi malli ennustamista varten. Tätä varten polynominen regressio soveltuu hyvin.

Nyt kun osaat rakentaa useita lineaarisen regressiomalleja, tarvitset tavan valita paras niistä. Tämä on mahdollista mittareiden avulla. Tässä osiossa käsitellään yleisimmin käytettyjä mittareita sekä niihin liittyviä haasteita.

Opi, miten k-lähimmän naapurin algoritmi tekee ennusteita samankaltaisuuden perusteella. Sisältää useiden piirteiden käsittelyn, parametrien säätämisen ja ristiinvalidoinnin hyödyntämisen tarkkuuden parantamiseksi.

Ymmärrä, miten logistinen regressio mallintaa todennäköisyyksiä ja luokittelee tuloksia. Harjoittele sen toteuttamista, päätösrajojen tulkintaa sekä regularisoinnin soveltamista ylisovittamisen estämiseksi.

Opi, kuinka päätöspuut jakavat dataa merkityksellisiin ryhmiin ominaisuuksien arvojen perusteella. Tutustu siihen, miten parametrit, kuten puun syvyys ja lehden miniminäytteiden määrä, vaikuttavat mallin suorituskykyyn ja yleistettävyyteen.

Tutustu siihen, miten satunnaismetsät yhdistävät useita päätöspuita parantaakseen tarkkuutta ja vankkuutta. Ymmärrä satunnaisuuden rooli ja sovella tätä yhdistelmämallia reaalimaailman dataan.

Mallien arviointi mittareilla, kuten tarkkuus, precision, recall ja F1-pisteet. Sekamatriksien tulkinta ja useiden luokittelijoiden vertailu parhaan mallin tunnistamiseksi.

Perehdy klusteroinnin perusteisiin ja selvitä, miten se eroaa luokittelusta. Tutustu keskeisiin algoritmeihin, työkaluihin ja kirjastoihin, jotka mahdollistavat tämän valvomattoman oppimisen menetelmän piilevien rakenteiden löytämiseksi datasta.

Perusteellinen ymmärrys keskeisistä esikäsittelymenetelmistä, jotka varmistavat tehokkaan klusteroinnin. Puuttuvien arvojen käsittely, kategoristen ominaisuuksien koodaus, datan normalisointi sekä sopivien etäisyysmittareiden ja linkitysten valinta klusteroinnin tarkkuuden parantamiseksi.

Hallitse taidot, joita tarvitaan K-Means-klusteroinnin tehokkaaseen soveltamiseen. Opi algoritmin toimintaperiaate, optimaalisen klusterimäärän määrittäminen sekä käytännön toteutus K-Means-menetelmällä synteettisiin ja todellisiin aineistoihin.

Tutustu hierarkkisen klusteroinnin perusteisiin ja opi ryhmittelemään dataa merkityksellisiin klustereihin dendrogrammien avulla. Vahvista osaamistasi optimaalisen klusterimäärän tunnistamisessa ja menetelmän soveltamisessa sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Tutustu siihen, miten DBSCAN tunnistaa erimuotoisia klustereita ja käsittelee kohinaa aineistossa. Ymmärrä tämän tiheysperusteisen algoritmin toimintaperiaatteet, pisteiden liittäminen klustereihin sekä sen soveltaminen sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Perusteellinen ymmärrys Gaussin sekoitusmalleista ja niiden todennäköisyyspohjaisesta tavasta mallintaa monimutkaisia klusterimuotoja. Gaussin jakauman periaatteet. GMM-mallien toimintaperiaatteet. Soveltaminen sekä esimerkkiaineistoon että todellisiin aineistoihin.

Explore the fundamental metrics used to evaluate classification models, including their definitions, formulas, Python implementations, and interpretation. Includes advanced metrics and model validation techniques relevant to classification.

Delve into the core metrics for evaluating regression models, including their mathematical foundations, Python implementations, and result interpretation. Includes advanced validation techniques relevant to regression.

Examine the key metrics for evaluating unsupervised learning models, including clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection. Learn their mathematical foundations, Python implementations, and interpretation.