یادگیری ماشینی عملی

یکی از رایج ترین کارهایی که توسط دانشمندان داده و تحلیلگران داده انجام می شود، پیش بینی و یادگیری ماشین است. این دوره مولفه های اساسی ساخت و کاربرد توابع پیش بینی را با تاکید بر کاربردهای عملی پوشش می دهد. این دوره در مفاهیمی مانند مجموعه های آموزشی و آزمایشی، تطبیق بیش از حد، و میزان خطا، پایه های اساسی را ارائه می دهد. این دوره همچنین طیف وسیعی از روش‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر مدل و الگوریتمی از جمله رگرسیون، درختان طبقه‌بندی، Naive Bayes و جنگل‌های تصادفی را معرفی می‌کند. این دوره فرآیند کامل ساخت توابع پیش بینی شامل جمع آوری داده ها، ایجاد ویژگی، الگوریتم ها و ارزیابی را پوشش می دهد.