Pobierz aplikację mobilną strefakursów.pl i odbierz zniżkę 25%! (tylko dla nowych użytkowników aplikacji).
Pomoc i kontakt
Koszyk
Twój koszyk jest pusty. Wypełnij go wiedzą i zdobądź nowe umiejętności!
Nie wiesz od czego zacząć?
Zobacz nowości
Zaloguj się
strefakursów.pl Programowanie

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji:Trailer

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.

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji:Wstępna obróbka danych

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.

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji:K-Nearest Neighbours

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.

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji:Pozostałe metody klastrowania

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.
DARMOWE FRAGMENTY

Ten kurs jest częścią ścieżki:

Machine Learning Engineer

user-image user-image user-image
910 użytkowników podnosi swoje kwalifikacje w tej ścieżce kariery.

Opinie użytkowników

Karolina Szymanek
5.0
Bardzo fajny i wartościowy kurs. Z przyjemnością przerobiłam materiały i chętnie do nich wracam. Prowadzony zrozumiałym językiem bez zbędnego komplikowania. Godny polecenia każdemu początkującemu data scientiście :)
Rafał Tomaszewski
5.0
Świetnie przedstawiony materiał. Rzetelny prowadzący:) Ciężko będzie znaleść podobny kurs !

Zobacz wszystkie

Czego się nauczysz:

  • rozróżniania Machine Learning od AI

  • obsługi bibliotek Data Science dla Pythona (Pandas, numPy i scikit-learn)

  • strategii kodowania danych na potrzeby algorytmów Machine Learning

  • zmniejszania wymiarowości danych

  • przewidywania wartości numerycznych z pomocą metod regresji

  • automatycznej klasyfikacji obiektów

  • uczenia nienadzorowanego na przykładzie klasteryzacji

  • monitorowania jakości stworzonych modeli ML

Machine Learning i sztuczna inteligencja

Przygotowanie danych dla algorytmów

Analiza i wizualizacja danych

Regresja, klasyfikacja i klastrowanie

Co jeszcze warto wiedzieć?

Fundamenty programowania w języku Python
ZOBACZ WIĘCEJ

Nie wiesz od czego zacząć naukę?

Chętnie pomożemy! Odpowiedz na pytania przygotowane przez naszych specjalistów, a my dopasujemy ścieżkę rozwoju do Twoich preferencji.

Rozpocznij teraz
Program nauczania
1 Wprowadzenie
Wstęp 00m 29s
Jak korzystać z materiałów? 03m 51s
Machine Learning a Sztuczna Inteligencja 09m 24s
Problemy, które można rozwiązać za pomocą ML 12m 08s
Przegląd narzędzi, z jakich będziemy korzystać 12m 02s
2 Przygotowanie danych dla algorytmów ML
Podstawowy schemat uczenia modeli 09m 41s
Overfitting i underfitting 05m 19s
Ramki danych i podstawowe operacje na nich 17m 14s
Typy danych i sposoby ich reprezentacji 15m 30s
Strategie uzupełniania brakujących danych 12m 41s
Dane relacyjne, a ramki danych 19m 13s
Ekstrakcja cech uczących 08m 19s
Wzorce pisania kodu 13m 19s
3 Analiza i wizualizacja danych
Typy wykresów 22m 08s
Korelacja danych 12m 05s
Redukcja wymiarowości danych 14m 13s
4 Regresja
Jakie problemy rozwiązują metody regresji? 09m 32s
Zbiór danych: jakość wina 14m 22s
Wstępna obróbka danych Podgląd 09m 16s
Regresja liniowa w 2D 15m 59s
Pomiar jakości modeli regresji 16m 34s
Wpływ skalowania zmiennych na model 10m 00s
Regresja liniowa wielu zmiennych 08m 11s
Wnioskowanie na podstawie nauczonego modelu 07m 38s
Regularyzacja typu Lasso i Ridge 14m 26s
Metody liniowe, a nieliniowe 05m 58s
Regresja wielomianowa 15m 37s
Przegląd innych modeli regresji 07m 48s
5 Klasyfikacja binarna
Czym jest klasyfikacja? 06m 18s
Zbiór danych: spłata karty kredytowej 15m 34s
Przygotowanie danych do klasyfikacji 12m 14s
Regresja logistyczna w 2D 14m 13s
Metryki specyficzne dla klasyfikacji binarnej 24m 19s
Regresja logistyczna wielu zmiennych 13m 12s
Analiza cech istotnych dla modelu 04m 55s
K-Nearest Neighbours Podgląd 08m 41s
Wykorzystanie KNN do klasyfikacji 09m 34s
Support Vector Machine 11m 16s
Klasyfikacja za pomocą SVM 06m 42s
Strategie dla klasyfikacji wieloklasowej 09m 13s
Inne popularne metody klasyfikacji 08m 05s
6 Klastrowanie
Do czego służy klastrowanie? 08m 30s
Kategoryzacja za pomocą K-Means w 2D 17m 56s
Zbiór danych: Titanic 12m 43s
Kategoryzacja wielowymiarowa 10m 28s
Pomiar jakości klastrowania 13m 19s
Pozostałe metody klastrowania Podgląd 05m 20s
7 Dobre praktyki
Testowanie modeli ML 05m 01s
Zakończenie 01m 29s
Ocena uczestników
5 5 9
5.0
100%
0%
0%
0%
0%
Recenzje użytkowników (9)
5
Jako osoba zaczynająca machine learning od zera, bardzo chwalę sobie ten kurs. Wszystkie zagadnienia są pięknie przedstawione od strony teoretycznej oraz jest dużo przykładów praktycznych.
5
PROFIL PUBLICZNY
ML jak i AI jest dość ciekawym zagadnieniem zwłaszcza że coraz bardziej nas otacza, kurs pomaga w zrozumieniu jak to działa i z czym to się je
5
Kurs jest ciekawy i solidnie przygotowuje do praktycznego podejścia do tematyki.
5
Bardzo dobry kurs
5
PROFIL PUBLICZNY
Świetny kurs, przystępny język. Bardzo dużo ciekawych przykładów. Nauka na wysokim poziomie. Polecam

Kurs Machine Learning w Python - wprowadzenie do sztucznej inteligencji

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.

🔥 Gorący temat: W tym tygodniu 183 użytkowników obejrzało to szkolenie

Rozpocznij naukę teraz za darmo, zapłać w ciągu 30 dni z logo twistoJak to działa?

149
za ten zakup otrzymasz zwrot o wartości 14.90 zł
for-teamsOferta dla firm i zespołów
To szkolenie obejmuje:
unlimited accessNielimitowany dostęp
clock 9 godzin szkolenia
videos 49 wykładów
test questions 21 pytań testowych
languageKurs w języku polskim
mobile accessDostęp w aplikacji mobilnej
certificateCertyfikat ukończenia
tests questionsTesty i zadania
linkedin recommendationRekomendacje na LinkedIn
level Poziom: Podstawowy
Ten kurs jest częścią ścieżki
5.0
Machine Learning Engineer
Zdobądź kompleksową wiedzę na temat Machine Learning i naucz się tworzyć zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystaj uczenie maszynowe do rozwiązywania realnych problemów.
164 wykładów
910 uczestników
Dowiedz się więcej
Ścieżka kariery - Machine Learning Engineer
Uczestnicy kursu kupili również:
Odbierz 20% zniżki na pierwsze zamówienie
newsletter signup image
Zapisz się do newslettera i bądź na bieżąco
Dlaczego warto?
Będziesz regularnie otrzymywał atrakcyjne rabaty
Nie przegapisz żadnej z naszych promocji
Będziesz informowany o aktualnych konkursach
Nie wysyłamy spamu
*zniżka nie obowiązuje na pakiety licencji
Nie, dziękuję, kupię bez zniżki
strefakursów.pl korzysta z plików cookie, aby dostosować usługi do Twoich preferencji. Niektóre pliki cookie są zaś niezbędne do prawidłowego działania witryny. Dzięki nim możemy wyświetlać Ci spersonalizowane oferty i informacje o promocjach, zarówno w witrynach strefakursów.pl, jak i na innych stronach. Oczywiście to Ty decydujesz. Możesz w każdej chwili określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.
AKCEPTUJĘ PLIKI COOKIE