Soporte de máquinas de vectores en Python

Las máquinas vectoriales de soporte (SVM) se utilizan cada vez más en el aprendizaje automático para sus predicciones y sus interpretaciones de datos casi precisas. Este curso le ayuda a entender y aplicar esta técnica avanzada de aprendizaje automático en sus actividades diarias de análisis de datos utilizando el lenguaje de programación Python. Las lecciones basadas en vídeo harán que los complejos algoritmos de aprendizaje automático sean fáciles de entender. Para aquellos que son nuevos en Python, se incluye un curso de choque para mostrarle cómo instalar Python y el software de Anaconda y le presenta los comandos y bibliotecas de Python. Todos los pasos involucrados en la solución de un problema de negocio a través de un árbol de decisión están cubiertos en este curso. Aunque el enfoque está en enseñarle cómo ejecutar el análisis, este curso también le enseña cómo seleccionar los datos correctos, cómo preprocesar los datos y, después de ejecutar el análisis, juzgar la calidad de su modelo.

Va a utilizar la aplicación Jupyter Notebook proporcionada por Anaconda para seguir los pasos de los vídeos ’. Una vez que hayas descargado y configurado Anaconda y Python, aprenderás básicos de aprendizaje automático. El curso explica qué es el aprendizaje automático, cómo se relaciona con SVM, y cuál es su aplicabilidad en diferentes escenarios de negocio. Se le introducirá el concepto de hiperplanos y el clasificador de margen máximo. Verá que este clasificador tiene limitaciones, lo que le llevará a través de los conceptos del clasificador de vectores de soporte a las máquinas vectoriales de soporte basadas en kernel. A continuación, seguirá los pasos de importar datos en el entorno de Jupyter, ordenar y preprocesar los datos, dividiéndolo para fines de entrenamiento y pruebas y finalmente construyendo los modelos SVM. Empezará por crear un modelo de regresión y, a continuación, pasará a crear modelos de clasificación. Aprenderá a ajustar los hiperparámetros para obtener resultados potencialmente mejores y más precisos. También aprenderá a construir modelos avanzados de SVM con kernels polinomios y radiales y su ajuste de hiperparámetros.

¿La idea de aprender técnicas avanzadas de SVM a partir de cero intriga usted? ¿Le gustaría que la confianza se adelantara en su campo de especialización? ¡Entonces este curso es para ti! Le guía a través de todo lo que necesita saber para crear un modelo SVM en Python. No hay prerrequisitos para inscribirse en este curso, aunque una comprensión de los métodos estadísticos puede ser útil. Después de completar este curso, podrá aplicar técnicas de aprendizaje automático y SVM a problemas empresariales de la vida real. Este curso le ayudará a crecer profesionalmente y mejorar sus perspectivas de carrera en la ciencia de datos. Entonces, ¿por qué esperar más? Sumérgete en el curso y sea competente en la habilidad de clasificación que todo el mundo está haciendo.