

Osäker på var
börja?
Track
Certifikat
Övervakad Maskininlärning
4.6+
★★★★★
★★★★★
123 omdömen
Intermediate
Denna kurs introducerar grundläggande koncept och metoder för maskininlärning. Den täcker användningen av scikit-learn för modellutveckling, linjär regression för prediktiv analys och klassificeringsmetoder för datakategorisering. Visa mer
python
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
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
Trusted by employees of leading companies
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 ConceptsFörhandsgranska
- Getting Familiar with DatasetFörhandsgranska
- Dealing with Missing ValuesFörhandsgranska
- Challenge: Imputing Missing ValuesFörhandsgranska
- OrdinalEncoderFörhandsgranska
- One-Hot EncoderFörhandsgranska
- LabelEncoderFörhandsgranska
- Challenge: Encoding Categorical VariablesFörhandsgranska
- Why Scale the Data?Förhandsgranska
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerFörhandsgranska
- Challenge: Scaling the FeaturesFörhandsgranska
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!
- ModelsFörhandsgranska
- KNeighborsClassifierFörhandsgranska
- Evaluating the ModelFörhandsgranska
- Cross-ValidationFörhandsgranska
- Challenge: Evaluating the Model with Cross-ValidationFörhandsgranska
- GridSearchCVFörhandsgranska
- The Flaw of GridSearchCVFörhandsgranska
- Challenge: Tuning Hyperparameters with RandomizedSearchCVFörhandsgranska
- Modeling SummaryFörhandsgranska
- Challenge: Putting It All TogetherFörhandsgranska
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 3 / Classification with Python
- What is ClassificationFörhandsgranska
- What is k-NNFörhandsgranska
- k-NN with Multiple FeaturesFörhandsgranska
- Implementing k-NNFörhandsgranska
- Multi-Class ClassificationFörhandsgranska
- Train-test Split. Cross ValidationFörhandsgranska
- Challenge: Choosing the Best K Value.Förhandsgranska
- k-NN SummaryFörhandsgranska
- What is Logistic RegressionFörhandsgranska
- Finding the ParametersFörhandsgranska
- Challenge: Implementing Logistic RegressionFörhandsgranska
- Decision BoundaryFörhandsgranska
- Overfitting. RegularizationFörhandsgranska
- Challenge: Classifying Unseparateble DataFörhandsgranska
- Logistic Regression SummaryFörhandsgranska
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.
- Bagging ClassifierFörhandsgranska
- Challenge: Solving Task Using Bagging ClassifierFörhandsgranska
- Bagging RegressorFörhandsgranska
- Challenge: Solving Task Using Bagging RegressorFörhandsgranska
- Random ForestFörhandsgranska
- Challenge: Determining Feature Importances Using Random ForestFörhandsgranska
- ExtraTreesFörhandsgranska
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.
- What is a Neural Network?Förhandsgranska
- Applications of Deep Learning in the Real WorldFörhandsgranska
- Neural Networks or Traditional ModelsFörhandsgranska
- Neural Network StructureFörhandsgranska
- What is a Neuron?Förhandsgranska
- Activation FunctionsFörhandsgranska
- Forward and Backward PropagationFörhandsgranska
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 ImplementationFörhandsgranska
- Challenge: Creating a NeuronFörhandsgranska
- Perceptron LayersFörhandsgranska
- Challenge: Creating a PerceptronFörhandsgranska
- Forward PropagationFörhandsgranska
- Loss FunctionFörhandsgranska
- Backward PropagationFörhandsgranska
- Backpropagation ImplementationFörhandsgranska
- Model TrainingFörhandsgranska
- Challenge: Training the PerceptronFörhandsgranska
- Model EvaluationFörhandsgranska
- Challenge: Evaluating the PerceptronFörhandsgranska
- Neural Network with scikit-learnFörhandsgranska
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.
Over 200,000 5-star ratings and counting
Ruslan Kravchuk
Det viktigaste är att lära sig och inte ge upp
Materialet är bra, det finns mycket att lära, allt för att bli bättre och det viktigaste är att lära sig det man vill....
Matteo Comune
Tack vare dem lär jag mig mycket…
Tack vare dem lär jag mig mycket snabbare eftersom de hjälper dig att förstå allt från grunden. Det är den bästa webbplatsen som hjälper personer utan IT-bakgrund...
Yuliana Cadavid
Utmärkt kurs för nybörjare
Utmärkt kurs för nybörjare, de testar dina kunskaper i varje lektion...
Elpunzon
Jag njuter av min Codefinity-upplevelse…
Jag njuter av min Codefinity-upplevelse med att lära mig Python. Det självstyrda lärsättet är fantastiskt eftersom jag kan anpassa det efter mitt schema...
Alexandru Alexandru
Det är trevligt att lära sig från Codefinity
Det är trevligt att lära sig från Codefinity. Det är enkelt och har bra exempel på vad jag lärt mig här...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Lätt att följa med i och ger utmaningar i min vardag. Utmaningen får mig att vilja lära mig dag efter dag...
Elan
Codefinity är ett heltäckande lärverktyg…
Codefinity är ett heltäckande lärverktyg som hjälper dig att utveckla dina färdigheter som mjukvaruingenjör eller datavetare. Övningarna är roliga och ett bra sätt att skärpa dina kunskaper...
Thibault
Första gången jag lär mig att koda
Första gången jag lär mig att koda och lyckas med Codefinity - tack...
Adrien Morel
Väl utformad för totala nybörjare
Väl utformad för totala nybörjare, med stegvis utveckling som får mig att känna mig trygg....
_Gracy
det är helt enkelt perfekt förklarat
det är helt enkelt perfekt förklarat! Hittills har jag inte upplevt några svårigheter eftersom allt är så välorganiserat...
Ruslan Kravchuk
Det viktigaste är att lära sig och inte ge upp
Materialet är bra, det finns mycket att lära, allt för att bli bättre och det viktigaste är att lära sig det man vill....
Matteo Comune
Tack vare dem lär jag mig mycket…
Tack vare dem lär jag mig mycket snabbare eftersom de hjälper dig att förstå allt från grunden. Det är den bästa webbplatsen som hjälper personer utan IT-bakgrund...
Yuliana Cadavid
Utmärkt kurs för nybörjare
Utmärkt kurs för nybörjare, de testar dina kunskaper i varje lektion...
Elpunzon
Jag njuter av min Codefinity-upplevelse…
Jag njuter av min Codefinity-upplevelse med att lära mig Python. Det självstyrda lärsättet är fantastiskt eftersom jag kan anpassa det efter mitt schema...
Alexandru Alexandru
Det är trevligt att lära sig från Codefinity
Det är trevligt att lära sig från Codefinity. Det är enkelt och har bra exempel på vad jag lärt mig här...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Lätt att följa med i och ger utmaningar i min vardag. Utmaningen får mig att vilja lära mig dag efter dag...
Elan
Codefinity är ett heltäckande lärverktyg…
Codefinity är ett heltäckande lärverktyg som hjälper dig att utveckla dina färdigheter som mjukvaruingenjör eller datavetare. Övningarna är roliga och ett bra sätt att skärpa dina kunskaper...
Thibault
Första gången jag lär mig att koda
Första gången jag lär mig att koda och lyckas med Codefinity - tack...
Adrien Morel
Väl utformad för totala nybörjare
Väl utformad för totala nybörjare, med stegvis utveckling som får mig att känna mig trygg....
_Gracy
det är helt enkelt perfekt förklarat
det är helt enkelt perfekt förklarat! Hittills har jag inte upplevt några svårigheter eftersom allt är så välorganiserat...
Data Engineer
Certifikat för slutförande
Visa dina nyförvärvade färdigheter. Du har förtjänat det
Discover more
Learning tracks
Endast för Ultimate
7 Kurser
293 Uppgifter
Endast för Ultimate
6 Kurser
168 Uppgifter
Endast för Ultimate
4 Kurser
115 Uppgifter
Endast för Ultimate
6 Kurser
101 Uppgifter
Endast för Ultimate
4 Kurser
143 Uppgifter
Endast för Ultimate
5 Kurser
119 Uppgifter
Endast för Ultimate
3 Kurser
39 Uppgifter
Endast för Ultimate
7 Kurser
376 Uppgifter
Endast för Ultimate
2 Kurser
1 Projekt
57 Uppgifter
Endast för Ultimate
7 Kurser
346 Uppgifter
Endast för Ultimate
6 Kurser
309 Uppgifter
Endast för Ultimate
5 Kurser
146 Uppgifter
Endast för Ultimate
3 Kurser
71 Uppgifter
Endast för Ultimate
6 Kurser
239 Uppgifter
Endast för Ultimate
5 Kurser
239 Uppgifter
Endast för Ultimate
4 Kurser
125 Uppgifter
Endast för Ultimate
3 Kurser
119 Uppgifter
Endast för Ultimate
3 Kurser
75 Uppgifter
Learning tracks
spår
Webbutveckling med C#
Nybörjare
4.8
(2349)
spår
Python från Noll till Hjälte
Nybörjare
4.7
(8315)
spår
SQL från Nybörjare till Expert
Nybörjare
4.7
(2587)
spår
C++-Grunder
Nybörjare
4.5
(476)
spår
Spelutveckling med Unity
Nybörjare
4.7
(70)
spår
Bli en React-Utvecklare
Medelnivå
4.7
(66)
spår
Excel-Grunder
Nybörjare
4.7
(294)
spår
Java-Grunder
Nybörjare
4.7
(193)
spår
Python Bortom Mellanliggande
Nybörjare
4.6
(63)
spår
Fullstack Webbutveckling
Nybörjare
4.7
(847)
spår
Grunderna i Frontend-Utveckling
Nybörjare
4.7
(818)
spår
Bemästra Datavisualisering
Medelnivå
4.7
(559)
spår
C++ Mästerskap
Avancerad
4.8
(16)
spår
Java Web
Avancerad
4.7
(1155)
spår
Bli en QA-Ingenjör
Nybörjare
4.7
(712)
spår
Videoproduktion med Adobe
Nybörjare
5.0
(5)
spår
UI/UX Designverktyg
Nybörjare
5.0
(4)
spår
Grundläggande Kontorsfärdigheter
Nybörjare
4.8
(236)
Become a Development expert
Interactive exercises
Learning videos
AI-assistant on all courses
Workspaces for designing your own projects
Ready to get started?
ProBest intro offer | UltimateA complete experience to kickstart your career | |
---|---|---|
85+ Top-Rated courses | ||
Completion certificates | ||
AI-Assistant in all courses | ||
20+ hands-on Real-world projects | ||
Personalized study tracks | ||
Unlimited workspaces | ||
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity Teams