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

Czy chcesz opanować uczenie maszynowe w praktyce, wykorzystując język Python i popularne biblioteki takie jak scikit-learn, pandas i matplotlib? Ten kurs to kompleksowe wprowadzenie do nadzorowanego uczenia maszynowego – od podstaw po bardziej zaawansowane techniki.

Ten kurs został zaprojektowany z myślą o osobach początkujących i średniozaawansowanych, które chcą zdobyć solidne podstawy w uczeniu maszynowym (machine learning) oraz zrozumieć, jak budować modele predykcyjne na prawdziwych danych. Przejdziesz krok po kroku przez cały proces tworzenia modelu: od przygotowania danych, przez eksploracyjną analizę danych, wybór modelu, trenowanie, walidację, aż po ocenę jego skuteczności i interpretację wyników.

W trakcie kursu nauczysz się między innymi:

• Czym jest uczenie nadzorowane i jakie są jego typy (regresja i klasyfikacja)

• Jak działają popularne algorytmy: regresja liniowa, regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, Random Forest, KNN, SVM

• Jak korzystać z biblioteki scikit-learn do implementacji modeli

• Jak przeprowadzać inżynierię cech i przetwarzanie danych

• Jak unikać przeuczenia (overfittingu) i jak oceniać skuteczność modelu

Dzięki wielu ćwiczeniom praktycznym oraz projektom opartym na realnych zbiorach danych, zdobędziesz nie tylko teoretyczną wiedzę, ale przede wszystkim praktyczne umiejętności potrzebne na rynku pracy. Dołącz do kursu i rozpocznij swoją przygodę z Machine Learning już dziś!

Uczenie nadzorowane – Gdy dane uczą z pomocą etykiet

Uczenie nadzorowane to jedna z głównych metod uczenia maszynowego, w której model uczy się na podstawie danych wejściowych oraz odpowiadających im etykiet (czyli oczekiwanych wyników). Celem jest nauczenie modelu przewidywania lub klasyfikacji nowych, nieznanych danych na podstawie wzorców wykrytych w danych treningowych. Technika ta znajduje zastosowanie między innymi w rozpoznawaniu obrazów, analizie tekstu, prognozowaniu czy wykrywaniu oszustw.