Plan Szkolenia
Wprowadzenie do stosowanych Machine Learning
- Uczenie statystyczne a uczenie maszynowe
- Iteracja i ocena
- Kompromis odchylenia i wariancji
Machine Learning z Python
- Wybór bibliotek
- Narzędzia dodatkowe
Regresja
- Regresja liniowa
- Uogólnienia i nieliniowość
- Ćwiczenia
Klasyfikacja
- Odświeżacz Bayesa
- Naiwny Bayes
- Regresja logistyczna
- K-Najbliżsi sąsiedzi
- Ćwiczenia
Walidacja krzyżowa i ponowne próbkowanie
- Podejścia oparte na walidacji krzyżowej
- Bootstrap
- Ćwiczenia
Uczenie się bez nadzoru
- K-oznacza grupowanie
- Przykłady
- Wyzwania uczenia się bez nadzoru i wykraczające poza K-średnie
Wymagania
Znajomość języka programowania Python. Zalecana jest podstawowa znajomość statystyki i algebry liniowej.
Opinie uczestników (5)
The trainer showed that he has a good understanding of the subject.
Marino - EQUS - The University of Queensland
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
It was a great intro to ML!! I liked the whole thing, really. The organization was perfect. The right amount of time for lectures/ demos and just us playing around. Lots of topics were touched, just at the right level. He was also very good at keeping us super engaged, even without any camera being on.
Zsolt - EQUS - The University of Queensland
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
Clarity of explanation and knowledgeable response to questions.
Harish - EQUS - The University of Queensland
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
The knowledge of the trainer was very high and the material was well prepared and organised.
Otilia - TCMT
Szkolenie - Machine Learning with Python – 2 Days
I thought the trainer was very knowledgeable and answered questions with confidence to clarify understanding.