Machine Learning Mastery

Leer de concepten van machine learning en de workflow van een ML-project.

Preprocessing is waarschijnlijk de belangrijkste fase van een ML-project. Dit hoofdstuk behandelt de preprocessing-stappen die nodig zijn voor vrijwel elke dataset.

Een pipeline is een overzichtelijke manier om alle preprocessing-stappen en een model te combineren. Pipelines maken het veel eenvoudiger om een model te trainen en te gebruiken.

Modelleren is de meest interessante fase van een ML-project. Leer het model opbouwen, verfijnen en evalueren!

Laten we beginnen met het eenvoudigste lineaire regressiemodel. U leert het concept achter lineaire regressie en hoe u voorspellingen maakt in Python.

De meeste voorspellingstaken in de praktijk omvatten meer dan één kenmerk. U leert hoe u lineaire regressie met meerdere kenmerken kunt toepassen.

Een rechte lijn beschrijft de gegevens niet altijd goed. Leer hoe u een complexer model voor voorspelling kunt bouwen. Daarvoor is polynomiale regressie geschikt.

Nu je weet hoe je meerdere lineaire regressiemodellen kunt bouwen, heb je een methode nodig om het beste model te selecteren. Dit is mogelijk met behulp van metrische gegevens. In deze sectie worden de meest gebruikte metrische gegevens en de uitdagingen bij het gebruik ervan toegelicht.

Ontdek hoe agenten getraind kunnen worden om optimale beslissingen te nemen via trial-and-error. Verken de essentiële theorie van reinforcement learning. Praktische ervaring met het opzetten en uitvoeren van een Gymnasium-omgeving.

Beheers de afweging tussen exploratie en exploitatie via het multi-armed bandit probleem. Implementeer actie-waarde schatting, ε-greedy, upper confidence bound en gradient-bandit methoden. Evalueer de prestaties van algoritmen op gesimuleerde beloningsmaximalisatie taken.

Beheers dynamisch programmeren voor modelgebaseerde RL. Ontdek hoe Bellman-vergelijkingen kunnen worden gebruikt om beleid te evalueren en te verbeteren. Implementeer algoritmen voor beleid- en waarde-iteratie. Verken gegeneraliseerde beleid-iteratie als de theoretische basis voor modelvrije methoden.

Beheers Monte Carlo-methoden voor modelvrije RL. Waardefuncties schatten en optimale beleidslijnen afleiden uit volledige episodes. Implementatie van on-policy en off-policy Monte Carlo-controle-algoritmen. Ontdek verkenningsstrategieën om modelvrij leren te optimaliseren.

Beheers temporale verschilmethoden voor modelvrije RL. Waarde-functies schatten op basis van gedeeltelijke episodes met behulp van TD(0)-updates. Implementatie van on-policy SARSA- en off-policy Q-Learning-algoritmen. Inzicht in de combinatie van Monte Carlo-methoden en TD-leren in n-staps TD en TD(λ).

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.

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.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek hoe dit verschilt van classificatie. Verken essentiële algoritmen, tools en bibliotheken die deze unsupervised learning-techniek aandrijven om verborgen patronen in data te onthullen.

Verkrijg een grondig begrip van essentiële preprocessingtechnieken die effectieve clustering waarborgen. Behandeling van ontbrekende waarden. Codering van categorische kenmerken. Normalisatie van gegevens. Selectie van geschikte afstandsmaatstaven en koppelingen ter verbetering van de clusteringnauwkeurigheid.

Beheers de vaardigheden die nodig zijn om K-Means-clustering effectief toe te passen. Begrijp hoe het algoritme werkt, bepaal het optimale aantal clusters en doe praktische ervaring op met het implementeren van K-Means op zowel synthetische als realistische datasets.

Ontdek de basisprincipes van hiërarchische clustering en leer hoe gegevens in betekenisvolle clusters kunnen worden gegroepeerd met behulp van dendrogrammen. Vergroot het vertrouwen in het identificeren van het optimale aantal clusters en het toepassen van de techniek op zowel synthetische als reële datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Leer de mechanismen achter dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing ervan op zowel synthetische als echte datasets met vertrouwen.

Verkrijg een grondig begrip van Gaussiaanse mengmodellen en hoe deze waarschijnlijkheid gebruiken om complexe clusterstructuren te modelleren. Inzicht in de principes van de Gauss-verdeling, verkenning van de werking van Gaussiaanse mengmodellen en toepassing op zowel fictieve als reële gegevens voor meer vertrouwen.