Machine Learning: Wprowadzenie i Praktyka
Uczenie maszynowe od podstaw do produkcji
Jeden abonament — cały katalog kursów
Program kursu
8 modułów · 24 lekcji · 20h nauki
1Moduł 1: Czym jest uczenie maszynowe3 lekcji + quiz
- 1Definicja ML — uczenie się z danych
- 2Rodzaje uczenia maszynowego — nadzorowane, nienadzorowane, że wzmocnieniem
- 3Zastosowania ML w przemyśle i nauce
- Quiz: Czym jest uczenie maszynowe
2Moduł 2: Podstawy matematyczne ML3 lekcji + quiz
- 1Algebra liniowa w ML — wektóry, macierze, transformacje
- 2Rachunek różniczkowy i optymalizacja — jak modele się ucza
- 3prawdopodobieństwo i statystyka w ML
- Quiz: Podstawy matematyczne ML
3Moduł 3: Algorytmy regresji3 lekcji + quiz
- 1Regresja liniowa — przewidywanie wartości ciagłych
- 2Regresja wielomianowa i nieliniowa
- 3Ewaluacja modeli regresji — MSE, RMSE, R-squared
- Quiz: Algorytmy regresji
4Moduł 4: Algorytmy klasyfikacji3 lekcji + quiz
- 1Regresja logistyczna i klasyfikacja binarna
- 2Drzewa decyzyjne i Random Forest
- 3SVM i algorytmy k-najbliższych sąsiadów
- Quiz: Algorytmy klasyfikacji
5Moduł 5: Klasteryzacja i uczenie nienadzorowane3 lekcji + quiz
- 1K-Means — grupowanie danych bez etykiet
- 2DBSCAN i hierarchiczna klasteryzacja
- 3Redukcja wymiarów — PCA i t-SNE
- Quiz: Klasteryzacja i uczenie nienadzorowane
6Moduł 6: Ewaluacja i dobor modeli3 lekcji + quiz
- 1Podzbiór treningowy, walidacyjny i testowy
- 2Kroswalidacja i metryki klasyfikacji
- 3Bias-variance tradeoff, overfitting i underfitting
- Quiz: Ewaluacja i dobor modeli
7Moduł 7: Sieci neuronowe i gleboke uczenie3 lekcji + quiz
- 1Perceptron i sieci feedforward
- 2Sieci konwolucyjne (CNN) dla danych obrazowych
- 3Regularyzacja i techniki trenowania sieci neuronowych
- Quiz: Sieci neuronowe i gleboke uczenie
8Moduł 8: ML w produkcji — wdrażanie i MLOps3 lekcji + quiz
- 1Feature engineering i preprocessing danych
- 2Strojenie hiperparametrów i Automated ML
- 3Wdrażanie modeli ML w produkcji — API, monitoring, MLOps
- Quiz: ML w produkcji i MLOps
O kursie
Kompletny kurs uczenia maszynowego — od podstaw matematycznych po wdrażanie modeli w produkcji. Poznaj algorytmy klasyfikacji, regresji, klasteryzacji i ewaluacji modeli ML.
🎯Dla kogo jest ten kurs?
Opinie studentów
mwojcikZweryfikowany
Sekcja o ML deployment (Docker, FastAPI) to gold. Teraz moje modele faktycznie trafiają do produkcji.
Magdalena KamińskaZweryfikowany
Pandas, NumPy, wizualizacje — wszystko w jednym miejscu. Po pierwszych 2 modułach robiłam analizy dla zespołu analityków.
AsiaZweryfikowany
Porównanie scikit-learn vs TensorFlow vs PyTorch bez ideologii. Używasz tego co jest właściwe do zadania.
Dorota Sz.Zweryfikowany
Time series analysis — rzadko tłumaczone tak przystępnie. Zastosowałem w pracy do prognozy sprzedaży.
Michał ZielińskiZweryfikowany
Matematyka ML wytłumaczona bez udawania że jest prosta. Dokładnie na tyle ile trzeba zrozumieć, co dzieje się pod maską.
❓Najczęściej zadawane pytania
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Automatyzacja Raportów z Python
Automatyzacja Raportów z Python
Machine Learning podstawy
Machine Learning podstawy
Looker Studio: Darmowe Raporty i Dashboardy
Looker Studio: Darmowe Raporty i Dashboardy
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 69 kursantów, którzy już uczą się z tym kursem.
Odblokuj z abonamentem — 7 dni za darmoOd 49 PLN/miesiąc · 535+ kursów · Anuluj kiedy chcesz