دوره آموزشی پیشرفته مدل‌سازی پیش‌بینی: تسلط بر گروه‌ها و متامدلینگ

گروه‌ها شامل گروه‌هایی از مدل‌ها هستند که با هم کار می‌کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری انجام دهند. هنگام ایجاد راه‌حل‌های مستقر کامل، دانشمندان داده همچنین ممکن است از انتقال داده‌ها از یک مدل به مدل دیگر یا استفاده از مدل‌های ترکیبی استفاده کنند - همچنین به عنوان متامدلینگ نیز شناخته می‌شود. این تکنیک‌ها در میان برندگان مسابقات مدل‌سازی مانند Kaggle و همچنین تیم‌های پیشرو علم داده در سراسر جهان غالب هستند. در این دوره پیشرفته، می توانید یاد بگیرید که چگونه مجموعه ها و متامدلینگ را به مجموعه ابزار خود اضافه کنید. مربی Keith McCormick یک مقدمه مفهومی ارائه می دهد که می تواند در هر برنامه ای اعمال شود: R، Python، SPSS، یا SAS. او ضروری ترین الگوریتم های مجموعه را معرفی می کند و اصول متامدلینگ را توضیح می دهد. به‌علاوه، دو مطالعه موردی را مرور کنید که نشان می‌دهد چگونه مجموعه‌های تحت نظارت و بدون نظارت و نحوه مسیریابی زیرجمعیت‌های داده‌ها به مدل‌های مختلف در یک سناریوی فرامدل‌سازی را نشان می‌دهد.

اهداف یادگیری
آنسامبل چیست؟
انواع آنسامبل
اندازه گیری دقت مدل
تقویت، بسته بندی، و انباشتن
تجسم سوگیری و واریانس
الگوریتم های گروهی مهم و تاثیرگذار
متامدلینگ