یادگیری ماشین نظارت شده: طبقه بندی

این دوره شما را با یکی از انواع اصلی خانواده های مدل سازی یادگیری ماشینی تحت نظارت آشنا می کند: طبقه بندی. شما یاد خواهید گرفت که چگونه مدل های پیش بینی را برای طبقه بندی نتایج طبقه بندی و نحوه استفاده از معیارهای خطا برای مقایسه بین مدل های مختلف آموزش دهید. بخش عملی این دوره بر استفاده از بهترین شیوه‌ها برای طبقه‌بندی، از جمله تقسیم‌بندی قطار و آزمایش، و مدیریت مجموعه داده‌ها با کلاس‌های نامتعادل تمرکز دارد. در پایان این دوره شما باید بتوانید: -متمایز کردن کاربردها و کاربردهای گروه های طبقه بندی و طبقه بندی -تشریح و استفاده از مدل های رگرسیون لجستیک -تشریح و استفاده از مدل های درخت تصمیم و مجموعه درخت -توصیف و استفاده از سایر روش های مجموعه برای طبقه بندی -از انواع معیارهای خطا برای مقایسه و انتخاب مدل طبقه بندی که به بهترین وجه با داده های شما مطابقت دارد، استفاده کنید -از نمونه برداری بیش از حد و نمونه برداری کم به عنوان تکنیک هایی برای مدیریت کلاس های نامتعادل در یک مجموعه داده استفاده کنید   چه کسانی باید این دوره را بگذرانند؟ این دوره، دانشمندان مشتاق داده را که علاقه مند به کسب تجربه عملی با تکنیک های طبقه بندی یادگیری ماشین نظارت شده در یک محیط تجاری هستند، هدف قرار می دهد.   چه مهارت هایی باید داشته باشید؟ برای استفاده حداکثری از این دوره، باید با برنامه نویسی در محیط توسعه پایتون و همچنین درک اساسی از پاکسازی داده ها، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی، حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، احتمالات و آمار آشنا باشید.