Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z
Praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego w języku Python: zasady, techniki i modele dla uczenia nadzorowanego!
Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z udemy course free download
Praktyczne wprowadzenie do uczenia maszynowego w języku Python: zasady, techniki i modele dla uczenia nadzorowanego!
Witamy w drugiej części kursu Machine Learning Bootcamp! Tym razem skupiamy się w 100% na uczeniu nienadzorowanym (unsupervised learning) – jednym z najważniejszych filarów nowoczesnej analizy danych i eksploracji wzorców w zbiorach bez etykiet.
Jeśli znasz już podstawy Pythona oraz masz za sobą kurs o uczeniu nadzorowanym (cz. I), teraz czas na praktyczne opanowanie technik takich jak klasteryzacja, redukcja wymiarów, analiza skupień, PCA, DBSCAN, hierarchiczne grupowanie, t-SNE i wiele więcej. Kurs prowadzony jest w formie bootcampu – czyli nauczysz się wszystkiego od podstaw, krok po kroku, na praktycznych przykładach.
W kursie znajdziesz:
pełne wprowadzenie do uczenia nienadzorowanego
porównanie i wybór odpowiednich algorytmów do różnych typów danych
implementację algorytmów w Pythonie przy użyciu bibliotek takich jak scikit-learn, seaborn, pandas, matplotlib i numpy
liczne projekty i case study z prawdziwego świata (np. segmentacja klientów, analiza tekstu)
praktyczne wskazówki, jak interpretować i wizualizować wyniki
To idealny kurs dla analityków danych, przyszłych data scientistów, studentów kierunków technicznych i wszystkich, którzy chcą rozwinąć kompetencje w obszarze sztucznej inteligencji bez nadzoru. Dołącz teraz i wejdź na wyższy poziom analizy danych z Pythonem!
Uczenie nienadzorowane – Odkrywaj ukryte wzorce w danych
Uczenie nienadzorowane to gałąź uczenia maszynowego, w której algorytmy analizują dane bez wcześniejszych etykiet czy oznaczeń. Celem jest znalezienie struktury, grup lub zależności w zbiorze danych. Przykładowe techniki to klasteryzacja, redukcja wymiarowości czy analiza skupień. Uczenie nienadzorowane znajduje zastosowanie między innymi w segmentacji klientów, wykrywaniu anomalii i eksploracji danych.
