Strojové učení 1 - Supervised Learning

Naučte se modelovat vaše data a predikovat jejich chování v nových, dosud nepozorovaných případech.

Autor kurzu: Martin Selecký

Videa 139 min · 38 lekcí · Mírně pokročilí · Certifikát

Strojové učení Machine Learning Supervised Learning Scikit-learn Python Pandas NumPy

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.

250 €

125 € * / 1 rok

Koupit kurz

* Ceny jsou uvedeny bez DPH.

Učí se s námi

Důvěřují nám zaměstnanci významných společností.

RAIFFEISENBANK Nejvyšší kontrolní úřad Pražská energetika MND Hypoteční banka O2

Získejte pro svůj tým přístup do stále rostoucího počtu kurzů. Aktuální témata od těch nejlepších lektorů. Kompletně v češtině a slovenštině. Podívejte se na nabídku pro firmy.

Popis 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 kurzu Python pro analytiky.

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.

Obsah kurzu

1. Úvod

1

Úvod

2. Problémy strojového učení

3

Různé typy vstupů

Různé typy výstupů

ML Operations

3. Předzpracování dat

7

Načtení dat

Nevyvážené datasety

Kategorická data

Chybějící hodnoty

Důležitost features

Rozdělení dat pro trénink a validaci, problém přeučení

Standardizace dat

4. Problém Klasifikace

8

Příprava dat pro klasifikaci

Logistická regrese

Nejbližší sousedi

SVM

Rozhodovací stromy

Random Forest

Multiclass classification

Metriky pro vyhodnocení kvality modelu

5. Problém regrese

5

Příprava dat pro regresi

Lineární regresor

SVM regresor

Random Forest

Metriky pro vyhodnocení kvality modelu

6. Aplikace modelů

1

Aplikace modelů

7. Hyperparameter tuning

1

Hyperparameter tuning

8. Etický bias v modelech

1

Etický bias v modelech

9. Zdroje

1

Zdroje

10. Data

2

Heart.csv

housing.csv

11. Notebooky

6

Classifiers.ipynb

Data-Loading.ipynb

Missing-values.ipynb

Regressors.ipynb

Standardizace.ipynb

Train-test-split.ipynb

12. Závěrečný test

2

Zadání (PDF)

Zadání (Notebook)

Hodnocení studentů

Co o našich kurzech říkají studenti.

R

Radek

Byl jsem velmi spokojen - 9 z 10 😄. Líbila se mi srozumitelnost a praktické příklady.

J

Jan

Jednoduchost a lehkost cvičení -> jsem začátečník

V

Vladimír

Profesionální a srozumitelné => spokojen. Jistota po absolvování, výborné spojení znalostí lektora s odzkoušením.

Další informace

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.
  • Certifikát (po úspěšném složení testu).
Certifikát

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

Koupit kurz

Copyright © 2018-2021, Colorbee, s.r.o.

Design by grafikli.cz

Používáme cookies pro lepší uživatelský zážitek. Používáním webu s tím vyjadřujete souhlas a zároveň potvrzujete, že jste se seznámil/a s Prohlášením o ochraně osobních údajů.

Fotografie: lektoři, grafikli.cz, icons8.com