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
Machine Learning podstawy
Machine Learning podstawy
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Deep Learning zaawansowane
Deep Learning zaawansowane
Python dla analizy danych
Python dla analizy danych
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 · 248 kursów · Anuluj kiedy chcesz