Základy Machine Learning v Pythone
- Level
- Kapitol
- 24
- Kategória
- Programovanie
- Hodnotenie
- 4,8 z 5
- Dĺžka
- 2h 56min
- Jazyk
- SK
Popis online kurzu
Online kurz Základy Machine learningu v Pythone je reakciou na akademický a praktický boom v oblasti strojového učenia, ktorého sme v posledných rokoch svedkami. Nejedná sa len o krátkodobý „hype“, ale s ohľadom na každodenné úspechy a budúci potenciál hovoríme o dôležitej znalosti, ktorá by nemala uniknúť pozornosti moderného programátora, analytika, marketéra, obchodníka či manažéra. Keď sa chceš naučiť ako na machine learning, tento kurz je pre teba vhodný.
Cieľom kurzu je zoznámiť sa s podstatou Machine learningu, s princípmi, na ktorých funguje a s terminológiou, ktorú používa. Podáva taktiež predstavu o tom, aké úlohy možno s využitím Machine learningu vyriešiť a akým spôsobom preniká do našich životov. Jednotlivé kroky prípravy dát, všeobecného procesu trénovania a ladenia modelov si prakticky ukážeme na názornom projekte. V kurze budeme používať Python, pretože je aktuálne najobľúbenejším programovacím jazykom pre Machine learning a uľahčí nám množstvo práce.
Pri výklade sa budeme držať jednoduchých príkladov, na ktorých si názorne vysvetlíme zložitejšie témy. Oblasť Machine learningu alebo strojového učenia je totiž nesmierne dynamickou a širokou študijnou oblasťou, nie je teda v našom záujme utopiť sa v detailoch, kóde či rovniciach. Zámerom je naopak dobre pochopiť všeobecné princípy a vybudovať si tak solídne základy, na ktorých môžeme stavať pri ďalšom štúdiu pokročilejších konceptov či algoritmov. Berte teda tento kurz ako odrazový mostík pri spoznávaní tejto fascinujúcej oblasti.
Pre koho je online kurz určený
Pre všetkých, ktorí sa chcú naučiť, ako na machine learning v Pythone. Kurz je koncipovaný ako vstupná brána do tohoto zaujímavého odvetvia. Bude teda prínosom predovšetkým pre tých, ktorí nemajú s Machine learningom žiadne predchádzajúce skúsenosti. Znalosť programovacieho jazyka Python je výhodou, nie však nutnou podmienkou, pretože jednotlivé kódy sú okomentované a vysvetlené. Zložitejšie témy sú taktiež doplnené o ilustratívne príklady, aby boli ľahšie pochopiteľné.
Čo všetko dostaneš
- takmer 3 hodiny kvalitných videotutoriálov o Python Machine Learningu,
- certifikát o absolvovaní kurzu,
- datasety a všetky zdrojáky, s ktorými sa v kurze pracuje,
- garancia vrátenia peňazí do 14 dní v prípade, že s kurzom nebudeš spokojný.
Kapitoly online kurzu
Intro do kurzu (1)
Ukážka zdarma
1:12
Machine Learning v Pythone (23)
Ukážka zdarma
4:05
Ukážka zdarma
3:26
Ukážka zdarma
11:02
4 - Základné rozdelenie algoritmov a úloh
7:10
5 - Všeobecný popis procesu strojového učenia
3:14
6 - Jednotlivé kroky učenia z dát
5:23
7 - Dáta - palivo pre Machine learning
10:31
8 - Spoznávame dáta s Pandas
10:34
9 - Predstavenie projektu Iris
7:07
10 - Výber algoritmu
4:27
11 - Koncept vzdialenosti a podobnosti pri využití K-Nearest Neighbors
8:01
12 - Preprocessing - missing values
9:20
13 - Preprocessing - encoding
6:50
14 - Preprocessing - feature scaling
7:40
15 - Feature selection
9:09
16 - Overfitting a Underfitting
5:43
17 - Ako na Overfitting?
10:00
18 - Spyder a príprava dát pre náš projekt
11:59
19 - Trénovanie modelu
6:37
20 - Spôsoby hodnotenia úspešnosti modelov
8:33
21 - Iris projekt - počítame a vizuálne zobrazujeme presnosť modelu
6:25
22 - Hyperparameter tuning
8:19
23 - Feature engineering
9:43
Lektor online kurzu
Matej Veverka
Dátová analytika
Ahoj, volám sa Matej a už od útleho veku som inklinoval k číslam a analytike. Túžba spoznávať a učiť sa ma pravidelne privádza na zaujímavé miesta, k inšpiratívnym ľuďom a k netradičným projektom.
Momentálne pracujem ako dátový a webový analytik/konzultant vo svete digitálnej transformácie firiem a data-driven online marketingu. Venujem sa taktiež vlastným projektom, napríklad v oblasti cestovania. V neposlednom rade sa rád o svoje znalosti, skúsenosti či nápady delím s ostatnými. Moderné vzdelanie a otvorenú myseľ totiž považujem za dôležité kľúče k úspechu.
Pokiaľ zrovna niečo neanalyzujem, tak pravdepodobne cestujem, alebo popúšťam uzdu kreativite za bicími v kapele.
4,8
Hodnotenie
2
Kurzy
Hodnotenia študentov
Hodnotenia od študentov zapísaných v kurze na Skillmea.
4,8 z 5
· 18 hodnotení
Jana K.
5
Veľmi pekne vysvetlené.
Darina V.
5
Kurz ma bavil, bol naozaj podaný formou vhodnou pre začiatočníka. Boli tu na jednoduchšom príklade dobre a zrozumiteľne vysvetlené základy. Ďakujem
Andrej N.
5
Ako úvod do tejto rozsiahlej témy je kurz veľmi kvalitný.
Bohumil M.
5
Velmi som sa poucil. Pri hrach s burzovnymi datami som narazil na problemy, ktore boli vystizne popisovane v kurze - ako overfitting, ci hladanie optimalnych hyperparametrov a dalsie.
