Machine Learning (ML) to dziedzina sztucznej inteligencji (AI), która umożliwia systemom uczenie się na podstawie danych. Data Science obejmuje szerszy proces analizy danych, w którym ML jest jednym z kluczowych elementów. Szkolenie wyjaśnia różnice i praktyczne zastosowania w biznesie.
Kurs obejmuje uczenie nadzorowane, nienadzorowane oraz wprowadzenie do uczenia ze wzmocnieniem. Uczestnicy poznają różnice między podejściami i przykłady ich zastosowań w projektach analitycznych.
Tak. Uczestnicy poznają podstawy pracy z biblioteką scikit-learn, budowę pierwszych modeli (regresja liniowa, klasyfikacja, KNN, drzewa decyzyjne, Random Forest) oraz tworzenie prostych pipeline’ów ML.
Szkolenie obejmuje czyszczenie danych, skalowanie, normalizację oraz podział na zbiory treningowe i testowe. Omawiane są również podstawy feature engineering oraz problem overfittingu i underfittingu.
Uczestnicy uczą się korzystać z metryk takich jak accuracy, precision i recall, analizować macierz pomyłek oraz stosować cross-validation. Kurs pokazuje, jak poprawnie interpretować wyniki i optymalizować modele.
Nie widzisz szkolenia, którego szukasz?
Żadna tematyka nas nie ogranicza – jesteśmy otwarci i stworzymy szkolenie idealnie dopasowane do Twoich potrzeb.
Przykładowe szkolenia: Cisco, Analiza biznesowa, BPMN, UML, PowerBi, Elasticsearch, Sztuczna inteligencja, Python, C++, C#, Selenium, Jenkins, Szkolenia miękkie, UX, Social Media i Marketing, Sprzedaż, Zarządzanie projektami, Design Thinking, Linux, Embedded, Postman, Ms Excel, Adobe, Docker, Kubernetes, Terraform, Azure, SAP, UiPath, Machine Learning.
