Machine Learning podstawy
Kompleksowe wprowadzenie do Machine Learning - od teorii przez algorytmy po praktyczne implementacje dla programistów i analityków.
Oszczędzasz 120 zł!
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy
O kursie
Naucz się podstaw Machine Learning od zera
Ten kompleksowy kurs wprowadzi Cię w fascynujący świat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Poznasz najważniejsze algorytmy ML, nauczysz się rozróżniać supervised od unsupervised learning oraz zdobędziesz praktyczne umiejętności implementacji modeli.
Co zyskasz:
- Solidne podstawy teoretyczne ML
- Umiejętność wyboru odpowiedniego algorytmu
- Praktyczne doświadczenie z popularnymi bibliotekami
- Wiedzę o ewaluacji i optymalizacji modeli
- Gotowość do pracy z rzeczywistymi projektami ML
Kurs zawiera liczne przykłady praktyczne i projekty, które pomogą Ci zrozumieć zastosowanie ML w rzeczywistych scenariuszach biznesowych.
🎯Dla kogo jest ten kurs?
Program kursu
7 modułów · 27 lekcji · 12h nauki
1Wprowadzenie do Machine Learning4 lekcji + quiz
- 1Czym jest Machine Learning?
- 2Rodzaje problemów ML
- 3Przygotowanie środowiska pracy
- 4Pierwszy model - Hello World ML
- Quiz: Podstawy Machine Learning
2Podstawy matematyczne i preprocessing4 lekcji + quiz
- 1Matematyka dla ML - statystyka i algebra
- 2Eksploracyjna analiza danych (EDA)
- 3Preprocessing i feature engineering
- 4Normalizacja i standaryzacja danych
- Quiz: Przygotowanie danych
3Supervised Learning - Regresja4 lekcji + quiz
- 1Regresja liniowa i jej założenia
- 2Regresja wielomianowa
- 3Regularyzacja - Ridge i Lasso
- 4Implementacja modeli regresji
- Quiz: Modele regresji
4Supervised Learning - Klasyfikacja4 lekcji + quiz
- 1Regresja logistyczna
- 2Drzewa decyzyjne i Random Forest
- 3Support Vector Machines (SVM)
- 4Klasyfikacja wieloklasowa
- Quiz: Algorytmy klasyfikacji
5Unsupervised Learning4 lekcji + quiz
- 1Clustering - K-means i hierarchiczny
- 2Redukcja wymiarowości - PCA
- 3Wykrywanie anomalii
- 4Systemy rekomendacyjne
- Quiz: Uczenie nienadzorowane
6Ewaluacja i optymalizacja modeli4 lekcji + quiz
- 1Metryki oceny modeli
- 2Cross-validation i train/test split
- 3Hyperparameter tuning
- 4Overfitting i underfitting
- Quiz: Ocena jakości modeli
7Egzamin końcowy3 lekcji + quiz
- 1Projekt praktyczny - kompletny pipeline ML
- 2Wdrażanie modeli do produkcji
- 3Najlepsze praktyki w ML
- Egzamin końcowy: Machine Learning
Opinie studentów
Piotr W.
Bardzo praktyczny kurs. Dużo wiedzy, którą od razu mogłem zastosować w pracy.
Agnieszka L.
Solidna dawka wiedzy. Quizy po każdym module pomagają utrwalić materiał.
Kamil S.
Najlepszy kurs w tej tematyce, jaki znalazłem online. Certyfikat to miły bonus.
❓Najczęściej zadawane pytania
Podobne kursy
Więcej kursów z kategorii Data Science i AI
Big Data Analytics
Big Data Analytics
Kompleksowy kurs przetwarzania i analizy wielkich zbiorów danych z wykorzystaniem Hadoop, Spark, NoSQL i nowoczesnych pipeline'ów danych.
Deep Learning zaawansowane
Deep Learning zaawansowane
Zaawansowane architektury sieci neuronowych, transfer learning i optymalizacja modeli dla ML engineers i data scientists.
Python dla analizy danych
Python dla analizy danych
Naucz się analizować dane w Pythonie używając pandas, numpy, matplotlib i scikit-learn. Praktyczny kurs dla analityków i data scientists.
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Power BI: Wizualizacja i Dashboardy
Tworzenie dashboardów i raportów w Power BI
Gotowy na nową wiedzę?
Dołącz do 194 kursantów, którzy już uczą się z tym kursem.
14 dni gwarancji zwrotu pieniędzy, bez pytań.
gwarancji