Uczenie maszynowe – biblioteka scikit-learn II

Opis

Kurs w liczbach:

• Liczba zadań praktycznych w kursie: 24 zadań
• Liczba minut materiału video:
• Liczba stron materiałów pdf:  
• Poziom trudności: Średniozaawansowany 
• Szacowany czas uczenia kursu: 20h

Co uzyskujesz w ramach kursu: 

• Dostęp do środowiska programistycznego w przeglądarce wraz z systemem automatycznego testowania programów przez 12 miesięcy od zakupu kursu 
• Nielimitowany dostęp do materiałów video prezentujących sposób rozwiązania zadania wraz z omówieniem 
• Nielimitowany dostęp do materiałów teoretycznych pdf wprowadzających w tematykę zadań praktycznych 
• Nielimitowany dostęp do napisanych programów w ramach sprawdzanych zadań na platformie  
• Imienny certyfikat ukończenia kursu (warunek wykonania poprawnie min. 85% zadań przewidzianych w kursie) 

Zawartość kursu:

1. Ceny giełdowe
   • Wczytanie i przygotowanie danych
   • Wizualizacja danych
   • Podział na dane treningowe i testowe
   • Generatory próbek szeregów czasowych
   • Budowa i trening modelu KNN
   • Predykcja i ocena wyników
   • Wizualizacja wyników
   • Porównanie modeli
2. Bitcoin – predykcja cen kryptowalut
   • Wczytanie i przygotowanie danych
   • Wizualizacja danych
   • Skalowanie i podział danych
   • Generatory próbek szeregów czasowych
   • Budowa i trening modelu SVR
   • Predykcja i odwrócone skalowanie
   • Weryfikacja wyników za pomocą r2 score
   • Wizualizacja wyników
3. Rozpoznanie Raka Piersi
   • Wczytanie i podział danych
   • Usunięcie kolumn
   • Zakodowanie danych
   • Skalowanie
   • Model – SGDClassifier
   • Model – SVC
   • Model – DecisionTreeClassifier
   • Wyniki z trzech modeli