Základy Machine Learning v Pythonu
- Level
- Kapitol
- 24
- Kategorie
- Programování
- Hodnocení
- 4,8 z 5
- Délka
- 2h 56min
- Jazyk
- SK
Popis online kurzu
Online kurz Základy Machine learning s Python je reakcí na akademický a praktický boom v oblasti strojového učení, jehož jsme v posledních letech svědky. Nejedná se jen o krátkodobý „hype“, ale s ohledem na každodenní úspěchy a budoucí potenciál mluvíme o důležité znalosti, která by neměla uniknout pozornosti moderního programátora, analytika, marketéra, obchodníka či manažera.
Cílem kurzu je seznámit se s podstatou Machine learning, s principy, na kterých funguje a s terminologií, kterou používá. Dává také představu o tom, jaké úkoly lze s využitím Machine learning vyřešit a jakým způsobem proniká do našich životů. Jednotlivé kroky přípravy dat, obecného procesu trénování a ladění modelů si prakticky ukážeme na názorném projektu. V kurzu budeme používat Python, protože je aktuálně nejoblíbenějším programovacím jazykem pro Machine learning a usnadní nám množství práce.
Při výkladu se budeme držet jednoduchých příkladů, na kterých si názorně vysvětlíme složitější témata. Oblast Machine learning je totiž nesmírně dynamickou a širokou studijní oblastí, není tedy v našem zájmu utopit se v detailech, kódu či rovnicích. Záměrem je naopak dobře pochopit obecné principy a vybudovat si tak solidní základy, na kterých můžeme stavět při dalším studiu pokročilejších konceptů či algoritmů. Berte tedy tento kurz jako odrazový můstek pro poznávání této fascinující oblasti.
Pro koho je online kurz určený
Pro všechny, kteří chtějí začít s Machine learning. Kurz je koncipován jako vstupní brána do tohoto zajímavého odvětví. Bude tedy přínosem především pro ty, kteří nemají s Machine learning žádné předchozí zkušenosti. Znalost Python je výhodou, nikoli však nutnou podmínkou, protože jednotlivé kódy jsou okomentované a vysvětlené. Složitější témata jsou rovněž doplněná o ilustrativní příklady, aby byla snáze pochopitelná.
Co všechno dostaneš
- videotutoriály o Machine Learningu,
- certifikát o absolvování kurzu,
- datasety a všechny zdrojáky, se kterými se v kurzu pracuje,
- garance vrácení peněz do 14 dnů v případě, že s kurzem nebudeš spokojen.
Kapitoly online kurzu
Intro do kurzu (1)
Ukázka zdarma
1:12
Machine Learning v Pythone (23)
Ukázka zdarma
4:05
Ukázka zdarma
3:26
Ukázka 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
Hodnocení
2
Kurzy
Hodnocení studentů
Hodnocení od studentů zapsaných v kurzu na Skillmea.
4,8 z 5
· 18 hodnocení
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.
