‫Als je al eerder machine learning hebt opgezocht, weet je, er zijn er veel, sommige
‫bronnen raden leren, wiskunde, statistiek, kansrekening en zelfs meer aan voordat je aan de slag gaat met datawetenschap
‫en machine learning.
‫En hoewel deze onderwerpen belangrijk zijn, proberen ze allemaal te leren voordat je aan de slag gaat, is het
‫in handen krijgen als proberen de oceaan te koken.
‫In plaats daarvan gaan we ons concentreren op het bouwen van praktische oplossingen en het schrijven van machine learning-code
‫om inzichten uit gegevens te halen.
‫Als je nu een programmeur bent en enige ervaring hebt met Python, kun je aan het
‫einde van deze cursus je programmeervaardigheden gebruiken om voorspellende machine learning-modellen te bouwen.
‫Machine learning bestaat uit drie delen: gegevensverzameling, gegevensmodellering en -implementatie, waarbij u uw machine learning-model kunt gebruiken
‫nadat u de stappen hier hebt doorlopen, wat gedaan?
‫We gaan dit kader daar binnenkort in behandelen.
‫U kunt dit machine learning-model gebruiken en het voor gebruikers implementeren via uw toepassing of via een
‫API of iets dergelijks.
‫Dit is wat we gaan behandelen.
‫We gaan datamodellering behandelen, wat betekent dat je een dataset kunt nemen en algoritmen voor machine learning
‫kunt toepassen om bijvoorbeeld inzichten in die gegevens te krijgen.
‫De stappen die we gaan behandelen zijn, nummer één, een raamwerk maken waarvan je een klein
‫beetje een schets zag dat in de vorige regel nummer twee met dat raamwerk zou overeenkomen zodra we er doorheen
‫waren gegaan om de beschikbare datawetenschap en hulpmiddelen voor machinaal leren.
‫Dit betekent dat mensen al soortgelijke problemen hebben gehad als wat we in de toekomst gaan proberen op
‫te lossen.
‫In het verleden.
‫En dus hebben ze tools gemaakt voor die problemen.
‫Dus we gaan leren welke tools worden gebruikt voor welke machine learning-projecten.
‫En om dit alles te leren, gaan we leren door te doen door projecten te doorlopen waarbij stap één en stap
‫twee betrokken zijn om een portfolio op te bouwen om te pronken met je werk en je vaardigheden.
‫Er is de grootst mogelijke aandacht besteed aan wat belangrijk is.
‫Toen ik begon met het leren van machine learning, merkte ik dat ik niet wist wat ik moest doen.
‫Te vaak besteedde ik te veel tijd aan het nadenken over iets in plaats van code te schrijven en actie te ondernemen.
‫Daarom hebben we deze cursus ontworpen om dat te voorkomen.
‫In plaats van alles vanaf nul te doen, gaan we gebruiken wat werkt om
‫praktische oplossingen te bouwen en tegelijkertijd te leren over machine learning en datawetenschap.
‫Laten we nu eens dieper ingaan op het raamwerk dat we gaan gebruiken.