Kursy machine learning

Kurs „Warsztaty Machine Learning w Pythonie”, jest prowadzony na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym. Wymagana jest podstawowa znajomość statystyki i podstawowa znajomość języka Python (na przykład zdobyta na kursie: https://labmasters.pl/kursy-otwarte/python/p-1/). Celem jest przekazanie umiejętności budowania modeli predykcyjnych w obszarze Data Science z wykorzystaniem technik uczenia maszynowego (z ang. Machine Learning). Na zajęciach uczymy w sposób intuicyjny teoretycznych podstaw modelu, silnych i słaby stron każdej metody i na praktycznych przykładach przekazujemy umiejętność wykorzystania modeli w praktyce. Ponadto, uczestnicy dowiadują się jak interpretować i oceniać modele oraz poprawnie wykonywać walidować krzyżową. Prowadzący przekazują praktyczną wiedzę opartą o doświadczenie biznesowe zdobyte w projektach consultingowych. Uczestnik kursu otrzymuje obszerne materiały, zawierające kody i procedury do natychmiastowego wykorzystania w postaci gotowych receptur we własnych analizach.

Kurs „Warsztaty Machine Learning w R”, na poziomie średnio zaawansowanym i zaawansowanym. Celem jest przekazanie praktycznej wiedzy o bardzo popularnych obecnie technikach analizy ilościowej znanych jako uczenie maszynowe (Machine Learning). Pozwalają one na efektywne wykorzystanie potencjału biznesowego leżącego w bazach danych gromadzonych przez przedsiębiorstwa, korporacje i instytucje publiczne. Na zajęciach zagadnienia przedstawiane są w sposób intuicyjny (a nie teoretyczny), aplikacyjny i praktyczny co pozwala lepiej zrozumieć sposób działania algorytmów uczenia maszynowego. Warsztatowa forma zajęć, czyli najpierw prezentacja modeli i przejście przez przykładowe analizy, a później ćwiczenia samodzielne pod kierunkiem prowadzącego, pozwalają na zdobycie konkretnych umiejętności już w trakcie zajęć. Wymagana jest podstawowa znajomość statystyki i podstawowa znajomość R.

Zdobądź kompleksową wiedzę na temat Machine Learning i naucz się tworzyć zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystaj uczenie maszynowe do rozwiązywania realnych problemów.

Dowiedz się jak w praktyczny sposób wejść w świat Machine Learning w Python, rozwiązywać problemy za pomocą sztucznej inteligencji, wykorzystywać zbiory danych, testować modele uczenia maszynowego.

Данный репозиторий содержит в себе сопроводительный учебный материал для курса “Искусственный интеллект и машинное обучение”

Welcome to this course on Machine Learning. Machine Learning is a branch of artificial intelligence, concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data.

Szkolenie jest kierowane do osób, które chcą w praktyce wykorzystywać metody uczenia maszynowego (Machine Learning) w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów analitycznych.

Simplilearn's Machine Learning Tutorial videos playlist covers all the basic concepts and important algorithms that you need to know to master machine learning. You will learn various supervised, unsupervised, and reinforcement learning algorithms to build models. You will also understand the different applications and how to start a career in machine learning.

Uczenie Maszynowe jest obecnie jedną z najszybciej rozwijających się dziedzin informatyki. Na naszym szkoleniu dowiesz się na czym ono polega, jakie są najpopularniejsze jego metody oraz poznasz najpopularniejszą bibliotekę do uczenia maszynowego stosowaną w Pythonie: scikit-learn. Podczas szkolenia nie będziemy skupiać się na matematycznych podstawach algorytmów stosowanych w uczeniu maszynowym, poznasz za to ogólne metody działania algorytmów, wytyczne kiedy który z nich najlepiej jest zastosować oraz metody weryfikacji czy opracowany model działa tak jak powinien, czy należy go poprawić. Wszystkie algorytmy omówimy na codziennych, prawdziwych przykładach! Bez zbędnej teorii.

Kurs „Deep Learning, Text Mining i XAI w Pythonie” prowadzony jest na poziomie zaawansowanym i jest kontynuacją kursu „Warsztaty Machine Learning w Pythonie”. Po opanowaniu najpopularniejszych i relatywnie prostych modeli Machine Learning, takich jak lasy losowe i XGBoost, dalsza edukacja analityka pracującego w roli Data Scientist powinna skupić się na poznaniu zagadnień i narzędzi specjalistycznych, a także uzyskaniu umiejętności potrzebnych do uprodukcyjniania stworzonych narzędzi i przekształceniu uzyskiwanych prognoz w zysk dla przedsiębiorstwa.

The objective of this course is to give you a holistic understanding of machine learning, covering theory, application, and inner workings of supervised, unsupervised, and deep learning algorithms.

Dowiedz się jak w praktyce wykorzystać sieci neuronowe. Rozwiń swoją wiedzę na temat Machine Learning i twórz zaawansowane i dobrze zoptymalizowane algorytmy sztucznej inteligencji.

This series starts out teaching basic machine learning concepts like linear regression and k-nearest neighbors and moves into more advanced topics like neural networks and convolution neural networks.

Wstęp do analizy danych w programie MS Excel - E-learning to metody importu danych, projektowanie arkuszy... Na kursie Wstęp do analizy danych w programie MS Excel – elearning przede wszystkim uzyskasz umiejętność samodzielnego posługiwania się programem MS Excel i wykorzystania jego wszechstronnych możliwości.

his Edureka Machine Learning Full Course video will help you understand and learn Machine Learning Algorithms in detail. This Machine Learning Tutorial is ideal for both beginners as well as professionals who want to master Machine Learning Algorithms.