Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de modelos de regresión en Python - FreeCourseSite

Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de modelos de regresión en Python - freecoursesite

Utilice la regresión lineal para resolver problemas comerciales y dominar los conceptos básicos de la regresión lineal de aprendizaje automático en Python

Lo que aprenderás

Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de modelos de regresión en Python - FreeCourseSite

  • Aprenda a resolver el problema de la vida real utilizando la técnica de regresión lineal.
  • Análisis preliminar de datos mediante análisis univariante y bivariado antes de ejecutar la regresión lineal

  • Predecir resultados futuros basándose en datos pasados ​​mediante la implementación del algoritmo de aprendizaje automático más simple

  • Comprender cómo interpretar el resultado del modelo de regresión lineal y traducirlo en información procesable.
  • Comprensión de los conceptos básicos de estadística y conceptos de Machine Learning.
  • Conocimiento profundo de la recopilación de datos y el preprocesamiento de datos para el problema de regresión lineal de aprendizaje automático
  • Aprenda variaciones avanzadas del método OLS de regresión lineal
  • El curso contiene un proyecto de bricolaje de un extremo a otro para implementar sus aprendizajes de las conferencias.
  • Cómo convertir el problema empresarial en un problema de regresión lineal de aprendizaje automático
  • Estadísticas básicas usando la biblioteca Numpy en Python
  • Representación de datos usando la biblioteca Seaborn en Python
  • Técnica de regresión lineal de aprendizaje automático utilizando las bibliotecas Scikit Learn y Statsmodel de Python

Requisitos

  • Los estudiantes deberán instalar el software Python y Anaconda, pero tenemos una lección separada para ayudarlo a instalar el mismo.

Descripción

El curso “Conceptos básicos del aprendizaje automático: creación de un modelo de regresión en Python” le enseña todos los pasos para crear un modelo de regresión lineal, que es el modelo de aprendizaje automático más popular, para resolver problemas comerciales.

A continuación se muestra una lista de preguntas frecuentes populares de los estudiantes que desean comenzar su viaje de aprendizaje automático:

¿Qué es el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un campo de la informática que le da a la ordenador la capacidad de aprender sin estar programado explícitamente. Es una rama de la inteligencia artificial basada en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención humana.

¿Qué es la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?

La regresión lineal es un modelo de aprendizaje automático simple para problemas de regresión, es decir, cuando la variable objetivo es un valor real.

La regresión lineal es un modelo lineal, por ejemplo, un modelo que asume una relación lineal entre las variables de entrada (x) y la variable de salida única (y). Más específicamente, esa y se puede calcular a partir de una combinación lineal de las variables de entrada (x).

Cuando hay una sola variable de entrada (x), el método se denomina regresión lineal simple.

Cuando hay varias variables de entrada, el método se conoce como regresión lineal múltiple.

¿Por qué aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?

Hay cuatro razones para aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático:

1. La regresión lineal es la técnica de aprendizaje automático más popular

2. La regresión lineal tiene una precisión de predicción bastante buena

3. La regresión lineal es fácil de implementar y de interpretar.

4. Te brinda una base firme para comenzar a aprender otras técnicas avanzadas de Machine Learning.

¿Cuánto tiempo se tarda en aprender la técnica de regresión lineal del aprendizaje automático?

La regresión lineal es fácil, pero nadie puede determinar el tiempo de aprendizaje que lleva. Depende totalmente de ti. El método que adoptamos para ayudarlo a aprender la regresión lineal comienza desde lo básico y lo lleva a un nivel avanzado en cuestión de horas. Puedes seguir lo mismo, pero recuerda que no puedes aprender nada sin practicarlo. La práctica es la única forma de recordar todo lo que ha aprendido. Por lo tanto, también le hemos proporcionado otro conjunto de datos para trabajar como un proyecto separado de regresión lineal.

¿Cuáles son los pasos que debo seguir para poder construir un modelo de aprendizaje automático?

Puedes dividir tu proceso de aprendizaje en 4 partes:

Estadística y probabilidad: la implementación de técnicas de aprendizaje automático requiere conocimientos básicos de estadística y conceptos de probabilidad. La segunda sección del curso cubre esta parte.

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Comprensión del aprendizaje automático: la cuarta sección lo ayuda a comprender los términos y conceptos asociados con el aprendizaje automático y le brinda los pasos a seguir para crear un modelo de aprendizaje automático.

Experiencia de programación: una parte importante del aprendizaje automático es la programación. Python y R claramente destacan por ser los líderes en los últimos días. La tercera sección le ayudará a configurar el entorno de Python y le enseñará algunas operaciones básicas. En secciones posteriores, hay un video sobre cómo implementar cada concepto enseñado en la conferencia teórica en Python - FreeCourseSite

Comprensión del modelado de regresión lineal: tener un buen conocimiento de la regresión lineal le brinda una comprensión sólida de cómo funciona el aprendizaje automático. Aunque la regresión lineal es la técnica más simple de aprendizaje automático, sigue siendo la más popular con una capacidad de predicción bastante buena. Las secciones quinta y sexta cubren el tema de la regresión lineal de principio a fin y con cada teoría, se presenta una lección práctica correspondiente en la que realmente ejecutamos cada consulta con usted.

¿Por qué utilizar Python para el aprendizaje automático de datos?

Comprender Python es una de las habilidades valiosas necesarias para una carrera en aprendizaje automático.

Aunque no siempre lo ha sido, Python es el lenguaje de programación preferido para la ciencia de datos. He aquí una breve historia:

En 2016, superó a R en Kaggle, la principal plataforma para competiciones de ciencia de datos.

Los expertos en aprendizaje automático esperan que esta tendencia continúe con un desarrollo creciente en el ecosistema de Python. Y aunque su viaje para aprender a programar en Python puede que apenas esté comenzando, es bueno saber que las oportunidades de empleo son abundantes (y crecen) también. - FreeCourseSite

¿Cuál es la diferencia entre minería de datos, aprendizaje automático y aprendizaje profundo?

En pocas palabras, el aprendizaje automático y la minería de datos utilizan los mismos algoritmos y técnicas que la minería de datos, excepto que los tipos de predicciones varían. Mientras que la minería de datos descubre patrones y conocimientos previamente desconocidos, el aprendizaje automático reproduce patrones y conocimientos conocidos y, además, aplica automáticamente esa información a los datos, la toma de decisiones y las acciones.

El aprendizaje profundo, por otro lado, utiliza potencia informática avanzada y tipos especiales de redes neuronales y los aplica a grandes cantidades de datos para aprender, comprender e identificar patrones complicados. La traducción automática de idiomas y los diagnósticos médicos son ejemplos de aprendizaje profundo.

¿Qué tiene de especial este curso?

El curso se crea sobre la base de tres pilares de aprendizaje:

  1. Saber (estudiar)
  2. Hacer (practicar)
  3. Revisión (auto-retroalimentación)

Saber

Hemos creado un conjunto de videos concisos y completos para enseñarle todas las habilidades relacionadas con la regresión que necesitará en su carrera profesional.

Hacer

También proporcionamos Ejercicios para complementar el aprendizaje del video de la conferencia. Estos ejercicios están cuidadosamente diseñados para aclarar aún más los conceptos y ayudarlo a implementar los conceptos en los problemas prácticos que enfrenta en el trabajo.

Revisar

Compruebe si ha aprendido los conceptos ejecutando su código y analizando el conjunto de resultados. Haga preguntas en el panel de discusión si tiene alguna dificultad.

Los autores de este curso tienen varios años de experiencia corporativa y, por lo tanto, han seleccionado el material del curso teniendo en cuenta el requisito del análisis de regresión en el mundo empresarial actual. - FreeCourseSite

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