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Intermediate
Questo percorso introduce i concetti fondamentali e i metodi del machine learning. Copre l'uso di scikit-learn per lo sviluppo di modelli, la regressione lineare per l'analisi predittiva e i metodi di classificazione per la categorizzazione dei dati. Mostra di più
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Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Understand the core principles of supervised learning and apply them using scikit-learn
- Develop a strong mathematical foundation for data science, including linear algebra, probability, and optimization
- Learn to implement and evaluate linear regression models for predictive analysis
- Explore classification techniques and build models to distinguish between different categories of data
- Master ensemble learning methods to improve model performance and robustness
- Learn the core principles of neural networks, how to build basic deep learning models and evaluate them
126 chapters
18 hours
135 tasks
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Learning track content
Module 1 / ML Introduction with scikit-learn
Learn the Machine Learning concepts and the ML project workflow.
Preprocessing is probably the most important stage of an ML project. This chapter covers the preprocessing steps needed for almost any dataset.
- Scikit-learn ConceptsAnteprima
- Getting Familiar with DatasetAnteprima
- Dealing with Missing ValuesAnteprima
- Challenge: Imputing Missing ValuesAnteprima
- OrdinalEncoderAnteprima
- One-Hot EncoderAnteprima
- LabelEncoderAnteprima
- Challenge: Encoding Categorical VariablesAnteprima
- Why Scale the Data?Anteprima
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerAnteprima
- Challenge: Scaling the FeaturesAnteprima
A pipeline is a neat way to combine all the preprocessing steps as well as a model. Pipelines make it much easier to train and use a model.
Modeling is the most fun stage of an ML project. Let's learn to build, fine-tune and evaluate the model!
- ModelsAnteprima
- KNeighborsClassifierAnteprima
- Evaluating the ModelAnteprima
- Cross-ValidationAnteprima
- Challenge: Evaluating the Model with Cross-ValidationAnteprima
- GridSearchCVAnteprima
- The Flaw of GridSearchCVAnteprima
- Challenge: Tuning Hyperparameters with RandomizedSearchCVAnteprima
- Modeling SummaryAnteprima
- Challenge: Putting It All TogetherAnteprima
Module 2 / Linear Regression with Python
Let's start with the simplest Linear Regression model! You will learn the idea behind Linear Regression and how to make predictions in Python.
Most real-world prediction tasks involve more than one feature. You will learn how to handle Linear Regression with multiple features.
A straight line does not always describe the data well. Let's learn how to build a more complex model for prediction! That's what the Polynomial Regression is suited for.
Now that you know how to build many Linear Regression models, you need a way to choose the best one. This is achievable using metrics. This section explains the most used ones and the difficulties you can face using them.
Module 4 / Ensemble Learning
What is an ensemble? How are ensembles different from standard machine-learning models? What are the types of ensembles? Let's consider the answers to these questions.
Let's consider some commonly used bagging ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
The mechanism of work of boosting models differs from bagging models. Now we will explore these distinctions, gain insights into utilizing model boosting for problem-solving, and illustrate its functionality through practical demonstrations.
Let's consider some commonly used stacking ensemble models, the features of their use, and also apply some of them to solve real-life tasks.
Module 5 / Introduction to Neural Networks
First, we will discuss what a neural network is and how it works. And also consider the scope of its application.
Next, we will try to build our own neural network and see how efficiently it copes with learning. We will also consider a ready-made solution from the scikit-learn library.
- Single Neuron ImplementationAnteprima
- Challenge: Creating a NeuronAnteprima
- Perceptron LayersAnteprima
- Challenge: Creating a PerceptronAnteprima
- Forward PropagationAnteprima
- Loss FunctionAnteprima
- Backward PropagationAnteprima
- Backpropagation ImplementationAnteprima
- Model TrainingAnteprima
- Challenge: Training the PerceptronAnteprima
- Model EvaluationAnteprima
- Challenge: Evaluating the PerceptronAnteprima
- Neural Network with scikit-learnAnteprima
Finally, we will give you some additional useful information on how to understand which model to use and what types of neural networks there are. To complete the course, you will be tested on your acquired knowledge.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
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Ruslan Kravchuk
La cosa principale è imparare e non arrendersi
Il materiale è buono, c'è tanto da imparare, tutto per migliorarsi, e la cosa principale è imparare ciò che desideri....
Matteo Comune
Grazie a loro sto imparando molto…
Grazie a loro sto imparando molto più rapidamente perché ti aiutano a comprendere tutto da zero. È il miglior sito web per chi non ha background in IT...
Yuliana Cadavid
ottimo corso per principianti
ottimo corso per principianti, mettono alla prova le tue conoscenze in ogni lezione...
Elpunzon
Sto apprezzando la mia esperienza su Codefinity…
Sto apprezzando la mia esperienza di apprendimento di Python con Codefinity. Il metodo di studio autodidatta è fantastico perché posso adattarlo al mio orario...
Alexandru Alexandru
È piacevole imparare da Codefinity
È piacevole imparare da Codefinity. È facile e offre buoni esempi di quanto appreso qui...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Facile da seguire e offre una sfida nella mia vita quotidiana. La sfida mi motiva a imparare giorno dopo giorno...
Elan
Codefinity è uno strumento di apprendimento completo…
Codefinity è uno strumento di apprendimento completo che ti aiuta a sviluppare le tue competenze come ingegnere del software o data scientist. Gli esercizi sono divertenti e un ottimo modo per affinare le tue abilità...
Thibault
Prima volta che impari a programmare
La prima volta che ho imparato a programmare e ci sono riuscito con Codefinity - Grazie...
Adrien Morel
Ben progettato per principianti assoluti
Ben progettato per principianti assoluti, con un progresso incrementale che mi dà fiducia....
_Gracy
è semplicemente perfettamente spiegato
È semplicemente perfettamente spiegato! Finora non ho incontrato alcuna difficoltà perché tutto è così ben organizzato....
Ruslan Kravchuk
La cosa principale è imparare e non arrendersi
Il materiale è buono, c'è tanto da imparare, tutto per migliorarsi, e la cosa principale è imparare ciò che desideri....
Matteo Comune
Grazie a loro sto imparando molto…
Grazie a loro sto imparando molto più rapidamente perché ti aiutano a comprendere tutto da zero. È il miglior sito web per chi non ha background in IT...
Yuliana Cadavid
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Elpunzon
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Data Engineer
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