【Udemy中英字幕】Machine Learning With Polars

使用 Polar 进行机器学习

掌握现代机器学习的基本知识

讲师：Joram Mutenge

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 探索端到端机器学习应用程序的基础知识。
• 使用 Polars 在 Python 中执行基本的数据清理和预处理。
• 构建一个管道来训练机器学习模型。
• 实现回归、集成和梯度提升模型
• 使用 MLFlow 部署机器学习模型。

探索相关主题

• 机器学习
• 其他 IT 和软件
• 信息技术与软件

要求

• 非常基本的 Python 编程知识。
• 熟悉在 Jupyter 笔记本中运行代码。

描述

机器学习(ML) 和人工智能是当今创新的关键驱动力。了解这些模型的工作原理可以帮助您有效地应用 ML 技术。

在本课程中，专家讲师 Joram Mutenge 将向您展示如何利用Python和高性能Polars库进行高级数据处理，从而掌握机器学习的基本知识。

您将构建一个端到端机器学习应用程序来预测笔记本电脑价格。构建此 ML 应用程序将帮助您获得使用MLFlow进行数据探索、数据处理、模型创建、模型评估、模型调整和模型部署方面的实践经验。

向数据科学实践者学习

Joram 拥有伊利诺伊大学香槟分校的数据科学硕士学位，目前在一家制造公司从事数据工作，负责建立需求预测模型。他在构建和部署机器学习模型方面拥有多年经验。在本课程中，他分享了自己在这一过程中学到的经验教训。

充分利用本课程

本课程中的模块相互依存。按照这些模块的呈现顺序进行学习。这将帮助您更好地理解材料。为了进一步巩固理解，请输入代码并在计算机上运行，​​而不是被动观看。最后，将学到的知识应用到您自己的数据集中。

本课程适合哪些人：

• 拥有电子表格或数据库中表格数据的专业人员试图根据这些数据进行预测。
• 对学习应用机器学习基础知识感兴趣的学生。
• 寻求学习回归、集成和梯度提升模型的实现的学生和专业人士。
• 数据专业人员有兴趣学习如何将模型部署到生产中。