喀什地区网站建设_网站建设公司_Node.js_seo优化

发布日期12/2025
MP4|视频：h264,1920×1080|音频：AAC,44.1 KHz,2 Ch
级别：初学者|类型：电子教学|语言：英语|持续时间：38讲座（3小时35分钟）|大小：2.2 GB

在47K个样本上训练文本分类器，检测AI偏见，创建Streamlit仪表板并部署到云–道德上

你将学到什么
使用Python和scikit-learn从头开始构建完整的机器学习分类系统
在47,692+个真实样本上训练文本分类模型，NLP实现80%以上的准确率
实施高级文本预处理：标记化、停用词、匿名化和TF-IDF功能
使用行业标准指标评估模型（准确度、精密度、召回率、F1、混淆矩阵）
使用Streamlit创建交互式Web仪表板，显示实时预测和可视化
使用可共享公共URL的Streamlit Cloud免费将ML应用程序部署到云
使用NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn进行数据分析和专业可视化
设计自动化数据管道，为机器学习大规模清理和准备文本数据
使用公平感知评估策略检测并减轻AI系统中的偏差
应用道德AI原则：人在回路设计、透明度和问责制框架
使用可解释的模型和可视化向非技术利益相关者解释机器学习预测
确定何时应该和不应该使用AI，了解自动化的道德影响
构建一个可供组合使用的检测系统，展示如何解决实际问题
使用文档、Git/GitHub版本控制和云托管部署生产就绪型ML应用程序
生成专业的报告和可视化，有效地传达技术结果
通过适当的代码组织和依赖关系管理创建可重复的ML工作流
通过GitHub存储库专业地呈现工作
了解从问题定义到部署的完整数据科学工作流程
将NLP技术应用于各种文本分类问题：垃圾邮件、情感、内容审核
展示最受欢迎的技能：道德AI、偏置检测、可解释性、部署

要求
基本Python编程。
学习意愿
计算机（Windows、Mac或Linux）
互联网连接
本课程将介绍所需的软件。

描述
您是否厌倦了停留在理论上的机器学习教程？准备好建立一些真实的东西，你可以实际展示给雇主？本课程将带您超越基础知识。您将从零开始构建一个完整的、可用于生产的文本分类系统，这是一个能让您获得聘用的项目。这就是不同之处：你不会使用像泰坦尼克号或Iris这样的玩具数据集。相反，你将在47,692个真实的社交媒体帖子上训练一个机器学习模型，在检测网络欺凌方面实现了超过81%的准确率。这是雇主期望的规模和复杂性。但我们不会停止训练。大多数课程教你在Jupyter笔记本中构建模型，然后让你想知道“现在怎么办？"本课程向您展示了完整的工作流程-从原始数据到任何人都可以在互联网上访问的实时部署应用程序。您将掌握数据科学家每天使用的基本技能：预处理混乱的文本数据，使用TF-IDF提取有意义的特征，使用scikit-learn训练分类模型，以及使用行业标准指标评估性能。您将使用包括NumPy、Pandas、Matplotlib和Seaborn在内的Python库来分析数据并创建专业的可视化。然后是将您与其他候选人区分开来的部分：部署。您将使用Streamlit构建一个交互式Web仪表板，无需HTML、CSS或JavaScript，并将其完全免费地部署到云中。您的申请将有一个真实的URL，您可以在面试中分享并包含在您的投资组合中。真正使这门课程与众不同的是我们对道德AI的关注。2025年，公司不仅仅在寻找能够构建人工智能的人，他们需要能够负责任地构建人工智能的人。您将学习如何检测和减轻机器学习系统中的偏见，设计人机交互的工作流程，并使AI决策透明和负责。这些技能使你变得无价。这不仅仅是另一门课程，它是你从Python开发人员到AI/ML工程师的桥梁。无论您是将ML添加到工具包中的软件开发人员，还是构建投资组合的有抱负的数据科学家，还是证明您可以从事技术工作的职业改变者，这个项目都展示了端到端能力。到最后，您将有一些具体的东西可以展示：一个部署的应用程序，以高精度分析数千个文本，并具有交互式可视化和道德保护措施。你可以在采访中说：“我建立了这个生产系统。这是现场演示。这是GitHub上的代码。“所有工具都是免费的。提供了所有代码。所有概念都解释清楚，没有混淆ja