Machine Learning and AI Foundations: Classification Modeling
MP4 | Video: 720p | Duration: 2:00:59 | English | Subtitles: VTT | 250.0 MB
Genre: eLearning | Language: English

Один тип проблемы абсолютно доминирует в области машинного обучения и искусственного интеллекта: классификация. Двоичная классификация, преобладающим методом, сортирует данные в одну из двух категорий: покупать или нет, обман или нет, болен или нет, и т. д. Машинного обучения и искусственного интеллекта, решений нужны точные, хорошо подобранные алгоритмы для того, чтобы правильно выполнить классификацию. Этот курс объясняет, почему проекты прогнозной аналитики, в конечном счете, проблемы классификации, и как ученые могут выбрать правильную стратегию (или стратегии) для своих проектов. Инструктор Кейт Маккормик опирается на методы как традиционной статистике и машинном обучении, выявляя их сильные и слабые стороны. Кит объясняет, как определить свою стратегию классификации, давая понять, что правильный выбор часто является сочетание подходов. Затем он демонстрирует 11 разных алгоритмов для построения модели, от дискриминантный анализ логистическая регрессия для искусственных нейронных сетей. И, наконец, научиться преодолевать такие проблемы, как борьба с недостающими данными и выполнив данные уменьшения