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 preprocessingsstappen en een model te combineren. Pipelines maken het veel eenvoudiger om een model te trainen en te gebruiken.

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

Verken de basis van wiskundige functies. Maak kennis met verschillende typen algebraïsche en transcendente functies, hun eigenschappen en de implementatie ervan in Python voor het oplossen van praktijkproblemen.

Beheers de concepten van verzamelingen en reeksen, van basisbewerkingen tot praktische toepassingen. Doe praktische ervaring op met het implementeren van verzamelingbewerkingen en het werken met rekenkundige en meetkundige reeksen in Python.

Ontwikkel een grondig begrip van limieten, afgeleiden, integralen en partiële afgeleiden. Verbind theorie met praktijk door deze concepten te implementeren in Python en toe te passen op optimalisatie via gradient descent.

Solide kennis van vectoren, matrices en transformaties. Inzicht in ontbindingsmethoden en eigenwaardeanalyse, met versterking van concepten door Python-programmeeruitdagingen en praktische toepassingen in data science.

Verdiep u in kansrekening en statistiek. Bestudeer conditionele kans, de stelling van Bayes en statistische maten. Implementeer kernconcepten in Python, simuleer verdelingen en versterk uw vaardigheden met uitdagingen en quizzen.

Laten we beginnen met het eenvoudigste lineaire regressiemodel. U leert het concept achter lineaire regressie en hoe u voorspellingen kunt doen 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 data niet altijd goed. Laten we leren hoe we een complexer model voor voorspelling kunnen 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 het k-nearest neighbors-algoritme voorspellingen doet op basis van gelijkenis. Leer omgaan met meerdere kenmerken, parameters afstemmen en kruisvalidatie toepassen om de nauwkeurigheid te verbeteren.

Inzicht in hoe logistische regressie waarschijnlijkheden modelleert en uitkomsten classificeert. Oefenen met het implementeren ervan, het interpreteren van beslissingsgrenzen en het toepassen van regularisatie om overfitting te voorkomen.

Leer hoe beslisbomen gegevens opdelen in betekenisvolle groepen op basis van kenmerkwaarden. Ontdek hoe parameters zoals boomdiepte en het minimum aantal monsters per blad de modelprestaties en generalisatie beïnvloeden.

Ontdek hoe random forests meerdere beslissingsbomen combineren om de nauwkeurigheid en robuustheid te verbeteren. Begrijp de rol van willekeur en pas deze ensemblemethode toe op real-world data.

Modellen evalueren met behulp van metriek zoals nauwkeurigheid, precisie, recall en F1-score. Interpretatie van verwarringsmatrices en vergelijking van meerdere classificatie-algoritmen om het best presterende model te identificeren.

Verdiep u in de basisprincipes van clustering en ontdek het verschil met 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 preprocessietechnieken 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. Leer 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 u gegevens groepeert in betekenisvolle clusters 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 realistische datasets.

Ontdek hoe DBSCAN uitblinkt in het detecteren van clusters met verschillende vormen en het omgaan met ruis in data. Begrijp de werking van dit dichtheidsgebaseerde algoritme, de toewijzing van punten aan clusters en de toepassing 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 GMM's en het opbouwen van vertrouwen door toepassing op zowel fictieve als realistische gegevens.

Understand the motivation, history, and core principles behind bio-inspired computation, including evolution, adaptation, and swarm intelligence.

Dive into the structure, operators, and parameter tuning of genetic algorithms.

Investigate algorithms inspired by collective behavior in nature, including ants, particles, and other swarms.

Explore the principles and algorithms inspired by the biological immune system, including negative selection and clonal selection.

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

Beheers de exploratie-exploitatie-afweging 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 beloningsmaximalisatietaken.

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 het theoretische fundament voor modelvrije methoden.

Beheers Monte Carlo-methoden voor modelvrije RL. Waarde-functies 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 tijdverschil leren voor modelvrije RL. Waarde-functies schatten uit gedeeltelijke episodes met behulp van TD(0)-updates. Implementeer on-policy SARSA- en off-policy Q-Learning-algoritmen. Ontdek hoe Monte Carlo-methoden en TD-leren worden gecombineerd in n-staps TD en TD(λ).

Eerst bespreken we wat een neuraal netwerk is en hoe het werkt. Daarnaast behandelen we het toepassingsgebied ervan.

Vervolgens zullen we proberen ons eigen neuraal netwerk te bouwen en bekijken hoe efficiënt het leert. We zullen ook een kant-en-klare oplossing uit de scikit-learn-bibliotheek behandelen.

Tot slot geven we aanvullende nuttige informatie over hoe u kunt bepalen welk model u moet gebruiken en welke typen neurale netwerken er zijn. Ter afronding van de cursus wordt uw opgedane kennis getoetst.