Uczenie maszynowe

Uczenie maszynowe

Ocena tego kursu:

Rated 5 out of 5

Dlaczego kurs

Uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest fundamentem czwartej rewolucji przemysłowej, polegającej na upowszechnieniu się inteligentnych systemów i urządzeń. W dzisiejszych czasach każdy duży biznes wykorzystuje samodzielnie uczące się algorytmy, a coraz więcej małych biznesów rozwija swoją działalność w oparciu o tę technologię. Uczenie maszynowe stosowane jest właściwie w każdej branży – od marketingu i systemów rekomendacyjnych, poprzez sprzedaż i bankowość, a kończąc na przemyśle i zastosowaniach w naukach przyrodniczych i medycynie. To sprawia, że kompetencje w tym obszarze są niezwykle cenne, a rozwiązywanie rzeczywistych problemów z ich wykorzystaniem – niezwykle ciekawe.

Uczenie maszynowe jest fundamentem czwartej rewolucji przemysłowej, polegającej na upowszechnieniu się inteligentnych systemów i urządzeń. W dzisiejszych czasach każdy duży biznes wykorzystuje samodzielnie uczące się algorytmy, a coraz więcej małych biznesów rozwija swoją działalność w oparciu o tę technologię. Uczenie maszynowe stosowane jest właściwie w każdej branży – od marketingu i systemów rekomendacyjnych, poprzez sprzedaż i bankowość, a kończąc na przemyśle i zastosowaniach w naukach przyrodniczych i medycynie. To sprawia, że kompetencje w tym obszarze są niezwykle cenne, a rozwiązywanie rzeczywistych problemów z ich wykorzystaniem – niezwykle ciekawe.

Co otrzymuje kupując kurs

e-learning Uczenie maszynowe Masterclass?

Aktualną wiedzę na temat najważniejszych algorytmów uczenia maszynowego stosowanych w praktyce.

Kurs pozwalający zdobyć, kompetencje praktyczne w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów biznesowych.

Kompleksowe omówienie uczenia maszynowego – solidnie przerobiona teoria i praktyka w jednym kursie.

Najwyższą jakość materiałów dydaktycznych i niezwykle starannie ułożony program kursu.

Świetnie zorganizowaną ścieżkę rozwoju w obszarze uczenia maszynowego.

Certyfikat kompetencji

Co będę umieć gdy zrobię cały kurs

z Uczenia maszynowego?

  • Dobrać właściwy algorytm do konkretnego problemu biznesowego
  • Przygotować dane do pracy algorytmów
  • Odpalać wszelkie algorytmy uczenia maszynowego
  • Przeprowadzić poprawną ewaluację opracowanego rozwiązania
  • Podnosić skuteczność standardowych rozwiązań i radzić sobie z nie oczywistymi problemami praktycznymi
  • Budować modele na danych specyficznych rodzajów
  • Efektywne implementować omawiane techniki i algorytmy

Przykładowe problemy, które będę umieć rozwiązać po kursie:

  • Dobrać właściwy algorytm do konkretnego problemu biznesowego
  • Przygotować dane do pracy algorytmów
  • Odpalać wszelkie algorytmy uczenia maszynowego
  • Przeprowadzić poprawną ewaluację opracowanego rozwiązania
  • Podnosić skuteczność standardowych rozwiązań i radzić sobie z nie oczywistymi problemami praktycznymi
  • Budować modele na danych specyficznych rodzajów
  • Efektywne implementować omawiane techniki i algorytmy

Cel kursu

Uczenie maszynowe

  • Kurs ten wprowadzi Cię od zupełnych podstaw w świat algorytmów uczących się z danych i da Ci wiedzę i umiejętności pozwalające na wykorzystywanie uczenia maszynowego w praktyce.

Narzędzia pracy:

  • Kurs realizowany jest w języku Python, który jest wiodącym językiem programowania w obszarze zastosowań uczenia maszynowego. Cały kurs opiera się na wykorzystaniu biblioteki scikit-learn – jednej z najważniejszych istniejących bibliotek do uczenia maszynowego.

ZALEŻY NAM NA REALNYM EFEKCIE

Czy kurs

Uczenie maszynowe

przeznaczony jest dla Ciebie?

TAK jeśli...

  • znasz podstawy programowania w języku Python: operacje na zmiennych liczbowych, operacje na liście (odwoływanie się do elementów, dodawanie elementów), krotka i słownik (odwoływanie się do elementów), instrukcja if/else, pętla for, składania definiowania funkcji (def … return …)

Dlaczego warto wybrać ten kurs?

Efektywność

Intensywna nauka na realnych przykładach i problemach

30 godzin

Nagrań z teorii i praktyki

Ćwiczenia

Do samodzielnego wykonania

Zamknięta grupa dyskusyjna

Konsultacja w dowolnym momencie

Program

1. Wprowadzenie

  • Organizacja pracy
  • Środowisko pracy
  • Czym jest uczenie maszynowe?

2. Matematyczne podstawy uczenia maszynowego

  • Funkcja liniowa jednej i wielu zmiennych
  • Funkcje nieliniowe wykorzystywane w uczeniu maszynowym
  • Problem optymalizacji i obliczenia numeryczne – podstawy uczenia się algorytmów
  • Zmienne losowe i rozkłady prawdopodobieństwa
  • Modelowanie zależności między zdarzeniami – rozkłady warunkowe
  • Statystyki opisowe i ich znaczenie modelowaniu danych

3. Model regresji liniowej

  • Model regresji dla jednej zmiennej, algorytm dopasowania modelu
  • Ocena dopasowania modelu do danych, współczynnik determinacji R2
  • Modelowanie zależności nieliniowych
  • Regresja liniowa dla wielu zmiennych
  • Ewaluacja graficzna dopasowania modelu
  • Typowe przekształcenia danych poprawiające jakość modelu
  • Problem nadmiernego dopasowania oraz badanie jakości predykcji
  • Regularyzacja modelu

4. Drzewa decyzyjne

  • Mechanizm działania
  • Proces uczenia drzew decyzyjnych
  • Regulacja wielkości drzewa
  • Drzewo decyzyjne dla klasyfikacji wieloklasowej
  • Drzewo regresyjne

5. Tworzenie rozwiązań problemów predykcyjnych w praktyce – automatyzacja, optymalizacja, ewaluacja

  • Praktyczne metody oceny jakości algorytmów
  • Optymalizacja modeli
  • Kroswalidacja
  • Automatyzacja procesów predykcyjnych w scikit-learn – pipelines

6. Model regresji logistycznej

  • Mechanizm modelu
  • Algorytm uczenia
  • Interpretacja modelu – ocena wpływu zmiennych na predykcje
  • Regularyzacja
  • Regresja logistyczna dla klasyfikacji wieloklasowej

7. Case study – przygotowanie danych i metodologia rozwiązywania problemów biznesowych

  • Dobór danych do modelowania
  • Obsługa zmiennych kategorycznych
  • Obróbka danych – feature engineering
  • Automatyzacja złożonych procesów przetwarzania danych w scikit-learn
  • Metodologia wytwarzania rozwiązań opartych na algorytmach uczenia maszynowego

8. Pozostałe najważniejsze algorytmy predykcyjne

  • Naiwny Klasyfikator Bayesa
  • SVM
  • Las losowy, bagging, boosting
  • KNN

9. Ocena ważności i algorytmy selekcji zmiennych

  • Ocena ważności zmiennych
  • Selekcja współbieżna z uczeniem
  • Selekcja krokowa
  • Filtrowanie zmiennych

10. Typowe problemy z rzeczywistymi danymi i techniki radzenia sobie z nimi

  • Problem niezbalansowanych danych
  • Obsługa braków danych
  • Wykrywanie obserwacji odstających

11. Modelowanie danych specyficznych rodzajów

  • Dane tekstowe
  • Dane czasowe

12. Algorytmy grupowania danych

  • Algorytm K-Średnich
  • Grupowanie hierarchiczne
  • DBSCAN

13. Redukcja wymiarowości

  • Rozkład SVD
  • Analiza Składowych Głównych – PCA
  • Różne konteksty zastosowań redukcji wymiaru

14. Zaawansowane algorytmy uczenia maszynowego

  • Algorytm XGBoost: mechanizm działania i proces uczenia
  • Algorytm XGBoost: efektywna optymalizacja hiperparametrów
  • Sieci neuronowe: perceptron wielowarstwowy – struktura i mechanizm działania
  • Sieci neuronowe: proces uczenia sieci

Autor kursu Uczenie maszynowe

masterclass (33)

 

Norbert Ryciak

Machine Learning Engineer i Data Scientist. Od lat zajmuje się uczeniem maszynowym, a specjalizuje się w obszarze przetwarzania języka naturalnego i sztucznych sieciach neuronowych (deep learning). W 2015 roku ukończył z wyróżnieniem matematykę na Politechnice Warszawskiej o specjalizacji Statystyka Matematyczna i Analiza Danych. Kontynuował rozwój na doktoracie, w ramach którego prowadził badania nad metodami głębokiego uczenia w zastosowaniach związanych z przetwarzaniem tekstów – rozpoznawaniem wydźwięku i analizą składniową. Porzucił karierę naukową na rzecz pracy komercyjnej oraz profesjonalnej pracy dydaktycznej. Prowadzi szkolenia i zajęcia na uczelniach, ale przede wszystkim kieruje kursem Kodołamacza Data Science PRO, na którym kształci przyszłych specjalistów data science.

Recenzent kursu Uczenie maszynowe

bio

 

Dr Paweł Teisseyre 

Pracuje jako adiunkt w Instytucie Podstaw Informatyki PAN oraz na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych PW gdzie prowadzi zajęcia dydaktyczne z zakresu uczenia maszynowego, statystyki i analizy danych. Jego zainteresowania naukowe obejmują takie zagadnienia jak: metody klasyfikacji i regresji, metody uczenia na podstawie danych częściowo etykietowanych, problemy selekcji zmiennych w danych wysoko-wymiarowych, wykrywanie interakcji między zmiennymi, analiza danych medycznych. Jest autorem lub współautorem publikacji naukowych w renomowanych czasopismach z dziedziny uczenia maszynowego.

EKSPERCKI PROGRAM ROZWOJOWY STWORZYLIŚMY Z MYŚLĄ O BUDOWANIU NAJLEPSZYCH KADR IT

Dlaczego warto zainwestować w kurs
Uczenie maszynowe

Inżynieria

opanujesz uczenie maszynowe od każdej strony: teorotycznej, inżynierskiej i praktycznej

Zakres kursu

optymalnie dobrany zestaw zagadnień - dokładnie taki, jaki powinien znać każdy, kto chce rzetelnie stosować uczenie maszynowe w praktyce

Program kursu

bardzo starannie ułożony program sprawia, że kolejność przerabiania materiału zaplanowana jest tak, aby zmaksymalizować efektywność nauki

Ćwiczenia

dzięki przemyślanie dobranym ćwiczeniom będziesz efektywnie i z przyjemnością zdobywał praktyczne kompetencje

Kompleksowość

opanujesz uczenie maszynowe od każdej strony: teoretycznej, inżynierskiej i praktycznej

Solidna wiedza

bez dobrego zrozumienia tego, jak działają algorytmy, nie da się ich efektywnie stosować w praktyce i dlatego dbamy o dokładne omówienie każdego zagadnienia

Praktyka

znajomość algorytmów to tylko część sukcesu, dlatego istotną częścią kursu jest rozwiązywanie rzeczywistych problemów

Przystępny przekaz

nawet zaawansowane zagadnienia będą omówienia w sposób klarowny, pozwalający na rzetelne zrozumienie całej dziedziny

Język Python i biblioteka scikit-learn

na kursie nauczysz się korzystać z wiodącego języka i najważniejszej biblioteki w branży data science

Wykup dostęp do kursu

BASIC

1699,00 
  • 30 godzin nagrań
  • Ćwiczenia do samodzielnego wykonania
  • Zamknięta grupa dyskusyjna Gitter
  • Certyfikat
  • Dożywotni dostęp do platformy
  • 14 dni na zwrot

PAKIET DLA FIRM

INDYWIDUALNA WYCENA
  • Tryb zajęć dostosowany do potrzeb twojego zespołu
  • Masz możliwość połączenia kursu z warsztatami na żywo z trenerem w metodologii blended learning
  • Zakres oraz rozkład szkolenia w czasie, w pełni dostosowany do potrzeb Twojego zespołu

Poznaj opinię o tym kursie

Świetne prowadzenie, czytelne przykłady, krok po kroku przedstawiony materiał do przyswojenia.

Krystian

Bardzo fajne zajęcia i dobrze wytłumaczone. Spokój, merytoryka, kultura. Dziękuję!

Karolina

Rewelacyjne przygotowanie do zajęć, znajomość tematu i klarowny przekaz wiedzy. Spokojne tempo, czas na zadanie pytań i dodatkowe wyjaśnienia.

Michał W

Nic dodać, świetnie poprowadzone zajęcia z Norbertem i widać jego ogromne doświadczenie.

Wojciech T

Inni kupili również:

FAQ

Czy otrzymam od razu dostęp do całego kursu?

Tak, otrzymujesz dostęp od razu do całego kursu po zakupie.

Czy mogę zrezygnować z kursu po zakupie i dokonaniu płatności?

Oczywiście.  Dajemy Ci gwarancję sprawdzenia jakości kursu przez 14 dni od momentu otrzymania dostępu do kursu. Oznacza to, że jeśli zgłosisz się do nas w określonym terminie z informacją, że kurs nie spełnił Twoich oczekiwań, oddamy Ci w całości wpłacona kwotę.

W jakiej formie jest kurs?

Kurs jest w formie wideo. Nagrania zamieszczone są na platformie e-learningowej, do której otrzymujesz indywidualny dostęp. Poza nagraniami wideo dostępne są pliki do pobrania (kod źródłowy, slajdy, pliki tekstowe, odnośniki do zewnętrznych materiałów, testy, etc.). Po każdej lekcji otrzymasz pakiet zadań dodatkowych, które możesz rozwiązać samodzielnie.

Jak długo będę mieć dostęp do materiałów programu i społeczności tworzonej przez grono uczestników?

Otrzymasz dożywotni (a raczej tak długo jak będzie istniał kurs) dostęp do tej edycji kursu, wszystkich materiałów w niej zawartych, przyszłych aktualizacji oraz społeczności (platforma Gitter).

Co wyróżnia kurs w trybie masterclass od e-learningu?

W trybie masterclass masz poczucie, że realizujesz kurs z grupą i nie zostajesz sam z problemem. W trakcie trwania całego kursu zorganizowane zostaną cztery spotkania z autorem kursu, podczas których będziesz mógł omówić interesujące Ciebie zagadnienia.

Bazując na doświadczeniach, opracowaliśmy format i plan kursu, który skutecznie motywuje Cię do systematycznego działania i w rezultacie efektywnie przybliża do założonego celu.

Masz pytania? Napisz do nas!

Zaloguj się
Darmowa rejestracja
Resetowanie hasła