Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics
Если вы интересуетесь спортивной аналитикой и хотите глубже понять, как машинное обучение может быть применено в этой области, то курс ‘Введение в машинное обучение в спортивной аналитике’ на платформе Coursera – это отличный выбор. Этот курс предлагает увлекательное введение в супервизированные методы машинного обучения с использованием популярного инструмента python scikit learn (sklearn), а также реальных данных из мира спорта.
Общее об课程е
Курс начинается с введения в концепции машинного обучения и описания четырех основных областей его применения в спортивной аналитике. Вы изучите машинный процесс обучения и некоторые общие проблемы, с которыми сталкиваются специалисты в этой области. Это создает прочную основу для последующих занятий, которые будут включать такие методы, как машины опорных векторов (SVM), деревья решений, случайные леса, линейная и логистическая регрессия и ансамбли обучающих моделей.
Неделя 1: Концепции машинного обучения
Эта неделя вводит вас в мир машинного обучения и описывает, как можно применять эти улучшения в спортивной аналитике. Вы познакомитесь с основными понятиями и научитесь понимать основные проблемы, с которыми сталкиваются разработчики.
Неделя 2: Машины опорных векторов (SVM)
Вы узнаете, как работают SVM и увидите практическое применение этой модели на данных из бейсбольных игр и носимых устройствах. Это невероятно увлекательный момент, когда вы создаете SVM на реальных данных и применяете их для решения собственных задач!
Неделя 3: Деревья решений
На этой неделе акцент сделан на интерпретируемые методы машинного обучения, в частности, деревья решений. Вы изучите, как эти модели работают в общем плане, а также их уникальные свойства при сочетании с методами регрессии.
Неделя 4: Ансамбли и далее
Этот модуль посвящен объединению различных моделей с помощью ансамблей, таких как случайный лес. Работая с методами, такими как SVM, деревья решений и логистическая регрессия, вы сможете расширить свои знания и повысить показатели производительности своих моделей.
В целом, курс ‘Введение в машинное обучение в спортивной аналитике’ предлагает отличный баланс теории и практических знаний, позволяя каждому, кто интересуется спортивной аналитикой и технологиями, углубить свои знания.
Рекомендую этот курс всем, кто хочет стать экспертом в применении машинного обучения для анализа спортивной информации и предсказания результатов!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sports-analytics