Track
Сертифікат
Основи Machine Learning
4.6+
★★★★★
★★★★★
123 відгуки
Intermediate
Трек знайомить з основними поняттями та методами в галузі Machine Learning (Машинного Навчання). Цей комплексний навчальний трек охоплює різні важливі теми, включаючи використання бібліотеки scikit-learn для запуску машинного навчання, застосування лінійної регресії для прогнозного моделювання, вивчення методів класифікації для категоризації даних, а також вивчення алгоритмів кластеризації для виявлення закономірностей у наборах даних. Показати більше
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 ConceptsПопередній перегляд
- Getting Familiar with DatasetПопередній перегляд
- Dealing with Missing ValuesПопередній перегляд
- Challenge: Imputing Missing ValuesПопередній перегляд
- OrdinalEncoderПопередній перегляд
- One-Hot EncoderПопередній перегляд
- LabelEncoderПопередній перегляд
- Challenge: Encoding Categorical VariablesПопередній перегляд
- Why Scale the Data?Попередній перегляд
- StandardScaler, MinMaxScaler, MaxAbsScalerПопередній перегляд
- Challenge: Scaling the FeaturesПопередній перегляд
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!
- ModelsПопередній перегляд
- KNeighborsClassifierПопередній перегляд
- Evaluating the ModelПопередній перегляд
- Cross-ValidationПопередній перегляд
- Challenge: Evaluating the Model with Cross-ValidationПопередній перегляд
- GridSearchCVПопередній перегляд
- The Flaw of GridSearchCVПопередній перегляд
- Challenge: Tuning Hyperparameters with RandomizedSearchCVПопередній перегляд
- Modeling SummaryПопередній перегляд
- Challenge: Putting It All TogetherПопередній перегляд
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 ClassificationПопередній перегляд
- What is k-NNПопередній перегляд
- k-NN with Multiple FeaturesПопередній перегляд
- Implementing k-NNПопередній перегляд
- Multi-Class ClassificationПопередній перегляд
- Train-test Split. Cross ValidationПопередній перегляд
- Challenge: Choosing the Best K Value.Попередній перегляд
- k-NN SummaryПопередній перегляд
- What is Logistic RegressionПопередній перегляд
- Finding the ParametersПопередній перегляд
- Challenge: Implementing Logistic RegressionПопередній перегляд
- Decision BoundaryПопередній перегляд
- Overfitting. RegularizationПопередній перегляд
- Challenge: Classifying Unseparateble DataПопередній перегляд
- Logistic Regression SummaryПопередній перегляд
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 ClassifierПопередній перегляд
- Challenge: Solving Task Using Bagging ClassifierПопередній перегляд
- Bagging RegressorПопередній перегляд
- Challenge: Solving Task Using Bagging RegressorПопередній перегляд
- Random ForestПопередній перегляд
- Challenge: Determining Feature Importances Using Random ForestПопередній перегляд
- ExtraTreesПопередній перегляд
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?Попередній перегляд
- Applications of Deep Learning in the Real WorldПопередній перегляд
- Neural Networks or Traditional ModelsПопередній перегляд
- Neural Network StructureПопередній перегляд
- What is a Neuron?Попередній перегляд
- Activation FunctionsПопередній перегляд
- Forward and Backward PropagationПопередній перегляд
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 ImplementationПопередній перегляд
- Challenge: Creating a NeuronПопередній перегляд
- Perceptron LayersПопередній перегляд
- Challenge: Creating a PerceptronПопередній перегляд
- Forward PropagationПопередній перегляд
- Loss FunctionПопередній перегляд
- Backward PropagationПопередній перегляд
- Backpropagation ImplementationПопередній перегляд
- Model TrainingПопередній перегляд
- Challenge: Training the PerceptronПопередній перегляд
- Model EvaluationПопередній перегляд
- Challenge: Evaluating the PerceptronПопередній перегляд
- Neural Network with scikit-learnПопередній перегляд
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
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Ruslan Kravchuk
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Data Engineer
Сертифікат про завершення
Покажіть свої нові навички. Ви це заслужили
Discover more
Learning tracks
Лише для Ultimate
7 Курсів
293 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
168 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
115 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
101 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
143 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
119 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
39 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
96 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
376 Завдань
Лише для Ultimate
2 Курсів
1 Проєкт
57 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
346 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
309 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
146 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
71 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
239 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
239 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
125 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
119 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
75 Завдань
Learning tracks
трек
Web Development with C#
Базовий
4.8
(2342)
трек
Python з Нуля до Героя
Базовий
4.7
(8293)
трек
SQL з Нуля до Героя
Базовий
4.7
(2579)
трек
С++ для Початківців
Базовий
4.5
(474)
трек
Game Development with Unity
Базовий
4.7
(69)
трек
Станьте React Розробником
Середній
4.6
(65)
трек
Excel Essentials
Базовий
4.7
(287)
трек
Data Analyst Foundation
Базовий
4.8
(2478)
трек
Основи Java
Базовий
4.7
(190)
трек
Python Beyond Intermediate
Базовий
4.6
(62)
трек
Full Stack Веб Розробка
Базовий
4.7
(845)
трек
Основи Frontend Розробки
Базовий
4.7
(815)
трек
Аналіз та Візуалізація Даних на Python
Середній
4.7
(556)
трек
C++ Mastery
Просунутий
4.8
(16)
трек
Java Web
Просунутий
4.7
(1152)
трек
Become a QA Engineer
Базовий
4.7
(710)
трек
Video Production with Adobe
Базовий
5.0
(5)
трек
UI/UX Design Tools
Базовий
5.0
(4)
трек
Essential Office Skills
Базовий
4.8
(230)
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