实际构建30个真实世界的机器学习项目

学习实际构建真实世界的机器学习项目

你会学到什么
了解如何创建机器学习项目
了解数据分析过程
学会做探索性的数据分析
学习创建机器学习模型

机器学习
31节182次讲座25小时49分钟
视频:MP4 1280×720 44 KHz
语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）|大小解压后:13.7 GB 含课程文件


要求
机器学习的基础知识

描述
视频监控、智能手机上的交通警报、面部识别软件、浏览网站时的个性化产品推荐，这些都是现实生活中机器学习应用的例子。
这个至关重要的领域是人工智能的一个分支学科，最近吸引了很多关注——既因为它的技术突破，也因为它有利可图的职业机会。就业网站的确将机器学习工程师列为美国最好的工作之一，理由是增长率为344%，年薪中位数为146，085美元。

总体而言，计算机和信息技术工作正在蓬勃发展，预计从2019年到2029年，就业将增长11%。更具体地说,《2020年就业报告的未来》预测，到2025年，人工智能将在26个国家创造1200万个新工作岗位(代表净增长——创造9700万个新工作岗位，同时8500万人被取代)。

由于对人工智能和机器学习人才的高需求推动了高薪，大多数机器学习工作的薪酬都远远超过10万美元，其中一些工作，如机器学习工程师，薪酬高达20万美元。
机器学习专业人员有几种类型，工作职责可能与其他角色重叠，这取决于组织的规模，像机器学习工程师、数据科学工程师、数据科学家、ML这样的角色；开发商等。一般来说，机器学习处理复杂的挑战。
在本课程中，我们将致力于构建一个关于汽车价格预测的机器学习项目。Build 30 Real World Machine Learning Projects Practically


完成机器学习项目的步骤是

收集数据:如你所知，机器最初从你给它们的数据中学习
准备数据:有了数据之后，你必须准备它
选择模型
训练模型
评估模型
参数调谐
做预测
如果您是机器学习领域的初学者，请学习该课程以学习最新的ML方法。
本课程面向谁:机器学习的初学者

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