Uczenie maszynowe w Python – szybki start

online 3 dni

Celem szkolenia jest wprowadzenie uczestników w zagadnienia uczenia maszynowego (ang. machine learning) w środowisko Python. Zostanie omówiona główna idea uczenia maszynowego, podstawowy zestaw metod oraz dobre praktyki realizacji projektów uczenia maszynowego w środowisku Python.
Algorytmy modelowania będą przedstawione na poziomie pozwalającym na prawidłowy dobór narzędzi, świadome korzystanie z metod oraz prawidłową ocenę wyników. Uczenie odbędzie się poprzez rozwiązywanie przykładowych zadań w środowisku Python, przy czym nacisk zostanie położony na metody modelowania, a nie na kodowanie.

Dla kogo?

  • osób zajmujących się w swojej pracy zagadnieniami uczenia maszynowego (ang. machine learning)
  • osób pragnących zapoznać się z bibliotekami Scikit-learn, Tensorflow 2.0/Keras i XGBoost

Co zyskasz?

  • Znajomość podstawowych pojęć i metod uczenia maszynowego (ang. machine learning)
  • Umiejętność tworzenia, oceny i strojenia model
  • Znajomość podstaw sieci neuronowych i pracy z nimi w Keras

  • Program
  • Trainer
  • Organizational information

Program szkolenia:

  1. Podstawy uczenia maszynowego
    • Rodzaje zadań
    • Przeuczenie
  2. Prowadzenie projektów uczenia maszynowego
  3. Przegląd i przypomnienie elementów środowiska Python wykorzystywanych w uczeniu maszynowym
  4. Scikit-learn – wprowadzenie
  5. Drzewa decyzyjne
  6. Segmentacja bezwzorcowa (analiza skupień)
    • Metoda k średnich
    • DBSCAN
  7. Analiza składowych głównych
  8. Potoki (pipelines)
  9. Losowy las
  10. Drzewa wzmacniane i XGBoost
  11. Sieci neuronowe
    • Podstawy sieci neuronowych
    • Keras i Tensorflow
    • Tworzenie, ocena i strojenie sieci – przykłady

Polecamy inne szkolenia:

  • Wykrywanie anomalii w procesach z wykorzystaniem uczenia maszyn (machine learning)
  • Eksploracja, wizualizacja i przygotowanie danych w Python – szybki start
  • Prognozowanie metodami uczenia maszynowego w Python

Similar courses

Data Science w Python – szybki start

Data science to dziedzina łącząca w sobie informatykę, statystykę, uczenie maszynowe i praktyczną umiejętność rozwiązywania problemów ze świata rzeczywistego (wiedzę […]

Learn more

Praktyczne zastosowania technik regresyjnych w Statistica

Jednym z głównych celów badań jest ilościowy opis powiązań pomiędzy zjawiskami i wywołującymi je czynnikami. Szkolenie jest poświęcone omówieniu statystycznych […]

Learn more

Statistica – A quick start

This training provides an introduction to Statistica. The aim of the training is to enable new users of the program to start working with it quickly. […]

Learn more

Do you have questions?

Get in Touch!

Our team is ready to help with any questions you might have. Just fill out the form, send us a message, or give us a call, and we’ll get back to you as soon as we can!

    Skip to content