Ad0mu9pltootp8dyzb9j

Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.I - od A do Z (11h)

(NOWOŚĆ) Wejdź w świat uczenia nadzorowanego i wykorzystaj przewagę uczenia maszynowego na rynku!

   Obejrzyj promo   Zapisz się na kurs

Odnajdź się w świecie uczenia maszynowego!

Pierwsza część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nadzorowanego. Poruszone są główne problemy klasycznego uczenia maszynowego, czyli klasyfikacja oraz regresja. Kurs zbudowany jest w oparciu o najpopularniejszą bibliotekę do uczenia maszynowego w języku Python, czyli bibliotekę scikit-learn.

Promo Video



Czego między innymi nauczysz się na kursie?

Na kursie omówionych zostało wiele algorytmów uczenia maszynowego, między innymi:

  • regresja liniowa
  • regresja wielomianowa
  • regresja drzew decyzyjnych
  • regresja logistyczna
  • algorytm k-najbliższych sąsiadów
  • klasyfikator drzew decyzyjnych
  • klasyfikator lasów losowych
  • algorytm maszyny wektorów nośnych
  • naiwny klasyfikator bayesowski

Przedstawione zostały także metody oceny modeli regresji oraz klasyfikacji, walidacja krzyżowa czy metoda przeszukiwania siatki.

O uczeniu maszynowym mówi się już praktycznie wszędzie. Wkrada się w każdą dziedzinę naszego życia. Jeżeli zastanawiasz się czy warto podjąć krok w stronę ucznia maszynowego nie zwlekaj ani chwili dłużej i już dziś podejmij wyzwanie.


Przykładowa lekcja - Las losowy

(lekcja typu wykład)


Przykładowa lekcja - Naiwny Klasyfikator Bayesowski

(lekcja typu ćwiczenie)


Czy istnieją jakieś wymagania dotyczące kursu?

Recenzje uczestników

Program szkolenia


  ------REGRESJA-----
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  -----KLASYFIKACJA-----
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  Uczenie zespołowe - lasy losowe
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  -----DOBÓR MODELU-----
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  ------CASE STUDIES-----
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  Case Study I - rozpoznawanie cyfr
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  Case Study II - klasyfikacja obrazów
Dostępne w dni
dni po rejestracji
  Case Study III - analiza sentymentu - recenzje filmowe
Dostępne w dni
dni po rejestracji

Twój instruktor


Paweł Krakowiak
Paweł Krakowiak

Data Scientist, Securities Broker

Założyciel platformy e-smartdata.org

Autor kilkunastu szkoleń online z zakresu języka python, analizy danych, data science, uczenia maszynowego, uczenia głębokiego, sieci neuronowych czy sztucznej inteligencji.

Miłośnik nowych technologii, szczególnie w obszarze sztucznej inteligencji, big data oraz rozwiązań chmurowych.

Absolwent podyplomowych studiów na Polsko-Japońskiej Akademii Technik Komputerowych na kierunku Informatyka, spec. Big Data.

Absolwent studiów magisterskich z matematyki finansowej i aktuarialnej na wydziale Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Łódzkiego.

Od 2015 roku posiadacz licencji maklera papierów wartościowych z uprawnieniami do czynności doradztwa inwestycyjnego.

Wykładowca w Fundacji GPW prowadzący szkolenia dla inwestorów z zakresu analizy technicznej, finansów behawioralnych i zasad zarządzania portfelem instrumentów finansowych.

Z doświadczeniem w prowadzeniu zajęć dydaktycznych na wyższej uczelni z przedmiotów związanych z rachunkiem prawdopodobieństwa i statystyką.

Kilkadziesiąt wystąpień publicznych o tematyce rynków finansowych, czy data science.

Główne obszary zainteresowań to sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, uczenie głębokie i rynki finansowe.


 

NIE WIESZ GDZIE ZACZĄĆ?

REKOMENDOWANE ŚCIEŻKI UCZENIA

ALL-IN-ONE

PYTHON DEVELOPER:

DATA SCIENTIST / MACHINE LEARNING ENGINEER:

DATA SCIENTIST / DEEP LEARNING ENGINEER:

BI ANALYST / DATA ANALYST:

BIG DATA ANALYST:

C DEVELOPER:

C++ DEVELOPER:

Chcesz być na bieżąco? Dołącz do społeczności e-smartdata na Facebooku!

Ucz się, komentuj, pytaj, nawiązuj znajomości!


Planujesz zakup większej ilości kursów na platformie?

Odezwij się do nas, damy solidną zniżkę!

Pozdrawiamy,
Zespół e-smartdata.org
[email protected]

Często zadawane pytania (FAQ)


Kiedy zaczyna i kończy się kurs?
Kurs zaczyna się od momentu zakupu i nigdy się nie kończy! Ty decydujesz, kiedy zaczynasz i kiedy kończysz.
Jak długo mam dostęp do kursu?
Po rejestracji masz nieograniczony dostęp do tego kursu tak długo, jak chcesz - na dowolnym urządzeniu, które posiadasz.
Co jeśli jestem niezadowolony z kursu?
Jeśli nie jesteś zadowolony z zakupu, skontaktuj się z nami w ciągu pierwszych 14 dni, a my damy ci zwrot pieniędzy w zależności od procentu zaawansowania danego kursu/ścieżki.

Zacznij teraz!