ul. Drukarska 18/5 30-348 Kraków
+48 12 340 90 30
kontakt@adit.pl

Wprowadzenie do Machine Learning

2021-10-25 On-line
Wprowadzenie do Machine Learning
Administracyjne On-line
Kod szkolenia
ADIT-ML-WAW
Miejsce
On-line
Czas
2021-10-25 do 2021-10-27
Cena
3 450,00 PLN Netto | 4 489,50 PLN Brutto | PROMOCJA!

Zapisz się na szkolenie

Zgodnie z art. 6 ust. 1 a) ogólnego rozporządzenia o ochronie danych z dnia 27 kwietnia 2016r. wyrażam zgodę na przetwarzanie moich danych osobowych w celach związanych z powyższym zgłoszeniem przez Adit Sp. z o.o. z siedzibą w Kraków, ul. Drukarska 18/5. Podaję dane osobowe dobrowolnie i oświadczam, że są one zgodne z prawdą. Zapoznałem(-am) się z treścią polityki prywatności firmy Adit Sp z.o.o, w tym z informacją o celu przetwarzania danych osobowych oraz prawie dostępu do treści swoich danych i prawie ich poprawienia. Rozumiem, że w każdym momencie mogę wycofać swoją zgodę, a wycofanie zgody nie wpływa na zgodność z prawem przetwarzania, którego dokonano wcześniej. Wyrażam zgodę na otrzymywanie informacji handlowych, w tym dotyczących informacji produktowych, wydarzeń oraz szkoleń, przekazywanych przez Adit Sp. z o.o. zgodnie z ustawą o świadczeniu usług drogą elektroniczną (Dz.U. z 2018 r. poz. 650).

Dla kogo:

 programiści, analitycy, architekci, CTO

Wymagania wstępne

Wymagana umiejętność programowania w podstawowym zakresie w dowolnym języku programowania. Szkolenie oparte jest o Pythona.

Wymagane wyposażenie uczestnika: własny laptop z dowolnym systemem operacyjnym, zainstalowanym Pythonem i odpowiednimi bibliotekami.

Dokładna instrukcja instalacji zostanie przesłana uczestnikom przed szkoleniem.

Czas trwania

3 dni po 8 godzin 

Zapewniamy

  • Wygodę szkolenia zdalnego
  • Darmowe materiały szkoleniowe
  • Certyfikat ukończenia szkolenia
  • Lunch w każdy dzień szkoleniowy

Szczegółowy program szkolenia

SZCZEGÓŁY PROMOCJI: https://adit.pl/aktualnosci/promocja-na-szkolenia-python-i-machine-learning

  1. Tooling

    1. Wersje Pythona

    2. Anaconda i conda

    3. Jupyter Notebook

    4. Wizualizacja danych z użyciem matplotlib

    5. Alternatywy dla Pythona

    6. IDE (PyCharm lub Visual Studio Code)

    7. Uruchamianie skryptów

  2. Niezbędnik Machine Learning

    1. Podstawowe pojęcia, nomenklatura

    2. Case Study (klasyfikacja)

    3. Klasy problemów

    4. Algorytm rozwiązania dowolnego problemu regresji i klasyfikacji

    5. Niedopasowanie i nadmierne dopasowanie

    6. Uczenie nadzorowane i nienadzorowane

  3. Modele liniowe

  4. Dobór reprezentacji danych

    1. Generowanie nowych cech na podstawie istniejących

    2. One-hot encoding

    3. Interakcje między cechami

    4. Metody automatycznej selekcji cech

  5. Cross walidacja

  6. Automatyczny tuning parametrów modelu

  7. Modele/algorytmy ML

    1. K-najbliższych sąsiadów

    2. Modele liniowe

    3. Regularyzacja L1 i L2

    4. Naive Bayes

    5. Sieci neuronowe

    6. SVM i kernel trick

    7. Drzewa decyzyjne

    8. Lasy losowe

    9. Boosting

  8. Klasyfikacja

    1. Regresja logistyczna

    2. Ocena klasyfikatora w klasyfikacji binarnej (dokładność, prezycja, czułość, f-score)

    3. Tablica pomyłek (confusion matrix)

    4. Błąd pierwszego i drugiego rodzaju

  9. Przegląd technik redukcji wymiarowości

  10. Przegląd technik klasteryzacji