Summary  
Introduces supervised machine learning by training a model on labeled data to learn classification patterns and evaluating its performance on unseen test data.

General domain of usage  
Email spam detection

Для роботи з кодом у цьому курсі бажано спочатку пройти такі курси, якщо ці теми ще не знайомі:

**Машинне навчання (ML)** — це підхід до програмування, за якого комп’ютери навчаються на даних для вирішення завдання замість отримання явних інструкцій.

Розглянемо приклад класифікатора **спаму**/**не спаму** (ham).


Створення такої системи за допомогою традиційного програмування (без машинного навчання) є складним завданням, оскільки вимагає написання явних правил, навіть ручного складання списку спам-слів.

З машинним навчанням модель навчається на багатьох прикладах спам- і звичайних листів та самостійно виявляє відмінні шаблони.



Дані, надані для навчання, називаються **навчальною вибіркою**. У цьому випадку вона складається з електронних листів, які вже **позначені** як спам або не спам, що дозволяє моделі виявити характеристики обох категорій.

Після навчання модель оцінюється за допомогою **тестової вибірки** — окремої колекції позначених листів. Цей етап перевіряє, наскільки добре модель узагальнює на нові, **невідомі дані**.


Яка основна перевага використання моделі машинного навчання (ML) для класифікатора спам/не спам порівняно з традиційним програмуванням?

Машинне навчання використовується всюди. Бажаєте опанувати його самостійно? Цей курс є вступом у світ машинного навчання, де ви ознайомитеся з базовими поняттями, попрацюєте з Scikit-learn – найпопулярнішою бібліотекою для машинного навчання, та створите свій перший проєкт з машинного навчання.
Курс призначений для студентів з базовими знаннями Python, Pandas та Numpy.

Ознайомлення з концепціями машинного навчання та робочим процесом проєкту ML.

Попередня обробка є, ймовірно, найважливішим етапом проєкту машинного навчання. У цьому розділі розглядаються кроки попередньої обробки, необхідні для майже будь-якого набору даних.

Конвеєр — це зручний спосіб об'єднати всі етапи попередньої обробки та модель. Конвеєри значно спрощують навчання та використання моделі.

Моделювання — це найцікавіший етап проєкту машинного навчання. Дізнаймося, як створювати, налаштовувати та оцінювати модель!

Що таке ML