Úvod
Strojové učení 1 - Supervised Learning
Videa 2h 19m · 38 lekcí · Mírně pokročilí
Oblíbené
Strojové učení 1 - Supervised Learning
Videa 2h 19m · 38 lekcí · Mírně pokročilí
Oblíbené
Naučte se modelovat vaše data a predikovat jejich chování v nových, dosud nepozorovaných případech.
Podpora lektora Strojové učení Machine Learning Supervised Learning Scikit-learn Python Pandas NumPy
Autor kurzu: Martin Selecký
Strojové učení (Machine Learning) se jako podoblast umělé inteligence v posledních letech setkává s čím dál větším zájmem a jeho aplikace se už běžně objevují v praxi - ať už jde o učící se spam filtry v našich e-mailech, detektory podvodných transakcí v bankovních systémech, podporu ve webových vyhledávačích optimalizovanou na konrétní uživatele, nebo třeba o predikce zájmu o určitý produkt.
Obsah kurzu
Problematika strojového učení je rozsáhlé téma. V tomto kurzu se zaměříme především na základní porozumění principům a funkčnosti jednotlivých metod. Dále se budeme soustředit na jejich praktické použití, na jejich úskalí a ukážeme si, na co si dát pozor.
Metody, které se naučíte, lze aplikovat s použitím libovolného programovacího jazyka. V tomto kurzu ale budou demonstrovány v jazyce Python za použití knihoven Pandas, Numpy a Scikit-learn.
Předpokládá se tedy základní znalost jazyka Python a základní použití knihoven Pandas a Numpy, minimálně na úrovni kurzů Python - základy a Pandas - analýza a zpracování dat.
Co se naučíte
- Jak vypadají základní problémy, které můžete pomocí strojového učení řešit.
- Jak si správně připravit data, která poslouží k učení algoritmů.
- Jak modelovat problémy tzv. Supervised Learningu, kdy na základě historických dat a jejich ohodnocení naučíte algoritmy predikovat hodnoty dat nových.
- Jak optimálně nastavit parametry jednotlivých algoritmů.
- Jak naučené modely vyhodnotit a použít.
Co získáte
- Praktický úvod do strojového učení.
- Více než 139 minut videolekcí.
- Velký počet doprovodných materiálů.
- Kurz od lektora, který má bohatou praxi v oblasti umělé inteligence a strojového učení.
- Poznatky, které využijete v praxi.
- Neomezený přístup ke všem materiálům po dobu 12 měsíců.
Počítač
- Počítač s aktuální verzí libovolného operačního systému (Windows, macOS nebo Linux).
- Nainstalovaný Python 3 a jeho knihovny:
- Pandas
- Numpy
- Matplotlib
- Scikit-learn
- Dostatečně rychlé a stabilní připojení
Požadované znalosti
Výhodné balíčky již od 2 kurzů.
Jste tým? Využijte školení na míru.
Hodnocení studentů
D
David
Videokurz je pro mě mnohem lepší a pohodlnější; výhodou je, že video můžu kdykoliv zastavit nebo vrátit se zpět, a hlavně pracovat v klidu a pomalu. Vzhledem k tomu, že mám problémy se zrakem a dále, že nemám zkušenosti s ovládáním databázových programů, během prezenčního školení bych nestíhal (nezvládal bych sledování projekce, na kterou bych špatně viděl, a zároveň pracovat s počítačem).
Ověřený zákazník
F
Ferenc
Výklad krok po kroku, zvládne i začátečník programování, podpora a skvělé materiály. Spokojenost na 100%.
Ověřený zákazník
A
Aleš
Praktické vedení kurzu.
Ověřený zákazník
Učí se s námi
- Magistrát města Brna
- Centrální depozitář cenných papírů
- KPMG Česká republika
- Air Bank
- Sony DADC Czech Republic
- Československá obchodní banka
- Siemens
- O2
- Česká pošta
- a mnoho dalších
Mohlo by vás zajímat
Naučte se základy SQL a relačních databází. Komplexní kurz, který vám dá jistotu při psaní databázových dotazů.
Data literacy. Získejte klíčové znalosti pro dnešní daty řízený svět.
Získejte přístup do kurzu
Získejte přístup do celého kurzu .