Build a Machine Learning Project From Scratch with Python and Scikit-learn
Code used in this tutorial:
- Blank notebook: https://jovian.ai/aakashns/nyc-taxi-fare-prediction-blank
- Filled notebook: https://jovian.ai/aakashns/nyc-taxi-fare-prediction-filled
Building real-world projects is a great way to apply & improve your machine learning skills. In this workshop, we will walk through the process of building a classical machine learning project using Python & Scikit-learn.
Here's what the workshop covers:
1. Finding a real-world dataset on Kaggle
2. Downloading and exploring the data
3. Preparing the data for machine learning
4. Creating hardcoded and baseline models
5. Making predictions and submitting to Kaggle
6. Trying different models & tuning hyperparameters
7. Feature engineering, ensembling & other optimizations
8. Tracking experiments & results systematically
9. Incorporating ideas from public notebooks & discussions
10. Documenting and publishing your work online
The workshop lasts 3 hours, and we write all the code from scratch, starting with a blank Jupyter notebook. Attendees will be able to ask questions live. A recording of the workshop will be shared later, which you can use to follow along and create your own ML project.
Prerequisites
This workshop assumes some prior knowledge of classical machine learning. If you're new to machine learning, you can get started with our free course "Machine Learning with Python: Zero to GBMs" at https://zerotogbms.com .
About the Speaker
Aakash N S is the founder & CEO of Jovian, a learning platform for data science with a community of 100,000+ data science enthusiasts. Aakash is also an avid blogger & online educator. Courses taught by Aakash have over 1.5 million views on YouTube.
Chapters Timestamps:
00:00:00 - Pick a Dataset & Start a Colab Notebook
00:11:53 - Download the Dataset from Kaggle
00:38:09 - Explore & Prepare Dataset for Training
00:53:42 - Train Baseline Models & Submit to Kaggle
01:18:51 - Feature Engineering & Using External Data
01:42:18 - Training & Evaluating Different Models
02:07:35 - Tuning Hyperparameters for XGBoost model
02:35:35 - Summary, References, and Q&A
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Build a Machine Learning Project From Scratch with Python and Scikit-learn», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.