یک نوع مشکل کاملاً بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی غالب است: طبقه بندی. طبقه‌بندی باینری، روش غالب، داده‌ها را به یکی از دو دسته طبقه‌بندی می‌کند: خرید یا نه، تقلب یا نه، بیمار یا نه، و غیره. یادگیری ماشینی و راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی به الگوریتم‌های دقیق و خوب انتخاب شده نیاز دارند تا طبقه‌بندی را به درستی انجام دهند. این دوره توضیح می دهد که چرا پروژه های تجزیه و تحلیل پیش بینی در نهایت مشکلات طبقه بندی هستند و چگونه دانشمندان داده می توانند استراتژی (یا استراتژی) مناسب را برای پروژه های خود انتخاب کنند. مربی کیت مک کورمیک از تکنیک های آمار سنتی و یادگیری ماشینی مدرن استفاده می کند و نقاط قوت و ضعف آنها را آشکار می کند. کیت نحوه تعریف استراتژی طبقه بندی خود را توضیح می دهد و روشن می کند که انتخاب درست اغلب ترکیبی از رویکردها است. سپس، او 11 الگوریتم مختلف را برای ساخت مدل شما نشان می دهد، از تجزیه و تحلیل تفکیک کننده گرفته تا رگرسیون لجستیک و شبکه های عصبی مصنوعی. در نهایت، یاد بگیرید که چگونه بر چالش هایی مانند مقابله با داده های از دست رفته و کاهش داده ها غلبه کنید.\r\n\r\n هیچ نرم افزاری برای پیگیری همراه با دوره مورد نیاز نیست.