Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z

Odkryj potęgę Machine Learning: Kompletny Bootcamp - od podstawowych koncepcji do zaawansowanych algorytmów!

Ratings 4.76 / 5.00

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z

What You Will Learn!

wprowadzenie do uczenia maszynowego
biblioteki Python dla uczenia maszynowego
przepływ pracy przy tworzeniu modeli uczenia maszynowego
przetwarzanie i przygotowanie danych do modelu
zbiór treningowy, walidacyjny i testowy
problemy regresji i klasyfikacji
regresja liniowa, wielomianowa i drzewa decyzyjnego
regresja logistyczna, algorytm K-najbliższych sąsiadów, drzewo decyzyjne, las losowy, SVM, Naive Bayes
ocena i optymalizacja modeli - walidacja krzyżowa, przeszukiwanie siatki (grid search)
niedouczenie i przeuczenie
3 x case studies

Description

Odkrywaj nowe horyzonty z uczeniem maszynowym - twórz inteligentne jutro!

Kurs "Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z" to intensywny program szkoleniowy, który ma na celu wprowadzić uczestników w fascynujący świat uczenia maszynowego. Ten kurs, skierowany jest do początkujących i średnio zaawansowanych, został zaprojektowany tak, aby dostarczyć solidne podstawy oraz praktyczne umiejętności niezbędne do zastosowania uczenia maszynowego w praktyce. Część pierwsza serii Machine Learning Bootcamp skupia się na uczeniu nadzorowanym.

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia uczestników do podstaw uczenia maszynowego, w tym do zrozumienia, czym są dane treningowe, testowe i walidacyjne, jak radzić sobie z brakującymi danymi, jak kodować zmienne kategoryczne i jak normalizować dane. Zostaną przedstawione podstawowe koncepcje statystyczne, takie jak regresja i klasyfikacja.

W dalszej części kursu uczestnicy nauczą się wykorzystywać różne modele uczenia maszynowego, takie jak regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, SVM, Naive Bayes, a także techniki ensemble, takie jak Random Forests i Gradient Boosting, korzystając z biblioteki scikit-learn.

Na zakończenie kursu, uczestnicy wykonają trzy projekty, które pozwolą na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy.

"Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z" to kurs, który zapewnia solidne podstawy wiedzy i praktyczne umiejętności potrzebne do zrozumienia i implementacji uczenia maszynowego w rzeczywistych problemach.

Odkryj moc uczenia nadzorowanego - zmieniaj świat na lepsze!

Uczenie nadzorowane jest jednym z najważniejszych rodzajów uczenia maszynowego, w którym algorytm jest szkolony na podstawie zestawu danych wejściowych i oczekiwanych wyników. W procesie uczenia nadzorowanego, model jest "nadzorowany" przez dostarczone etykiety lub oznaczenia dla danych uczących, które wyraźnie wskazują oczekiwane wyjście dla każdego wejścia.

Głównym celem uczenia nadzorowanego jest nauczenie modelu rozpoznawania wzorców i związków między danymi wejściowymi a ich odpowiednimi wynikami. Algorytm analizuje cechy i atrybuty danych uczących, a następnie tworzy funkcję, która może przewidywać wynik dla nowych, nieznanych danych.

Podczas uczenia nadzorowanego, model jest trenowany na wielu przykładach danych uczących, a następnie poddawany testom na danych testowych, które nie były używane podczas treningu. Cel to osiągnięcie jak najwyższej skuteczności predykcji dla nowych, nieznanych danych.

Uczenie nadzorowane znajduje szerokie zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, klasyfikacja tekstów, prognozowanie, rekomendacje produktów czy diagnostyka medyczna. Dzięki swojej zdolności do generalizacji na podstawie wcześniej znanych danych, uczenie nadzorowane staje się potężnym narzędziem w automatyzacji procesów i podejmowaniu decyzji opartych na danych (data-driven decisions).

Who Should Attend!

analitycy danych i naukowcy, którzy chcą poszerzyć swoje umiejętności w zakresie budowania modeli uczenia maszynowego, eksploracji danych i oceny wyników, wykorzystując Python jako główny język programowania
programiści i inżynierowie oprogramowania, którzy chcą rozszerzyć swoje umiejętności o obszar uczenia maszynowego i nauczyć się wykorzystywać biblioteki i narzędzia Pythona do tworzenia modeli predykcyjnych
specjaliści ds. danych, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności potrzebne do przetwarzania danych, budowania modeli uczenia maszynowego i oceny ich skuteczności w kontekście różnych problemów
studenci lub absolwenci kierunków związanych z informatyką, statystyką, matematyką lub pokrewnymi dziedzinami, którzy chcą zdobyć wiedzę i umiejętności z zakresu uczenia maszynowego, wykorzystując język Python
osoby zainteresowane sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, które preferują język Python jako narzędzie programistyczne i chcą zdobyć solidne fundamenty w budowaniu modeli uczenia maszynowego
osoby pragnące zmienić karierę i rozpocząć pracę w dziedzinie uczenia maszynowego, które chcą zdobyć podstawową wiedzę i umiejętności w zakresie tworzenia i oceny modeli predykcyjnych przy użyciu Pythona

TAKE THIS COURSE