Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z

Odkrywaj nowe horyzonty z uczeniem maszynowym - twórz inteligentne jutro!

Kurs "Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z" to intensywny program szkoleniowy, który ma na celu wprowadzić uczestników w fascynujący świat uczenia maszynowego. Ten kurs, skierowany jest do początkujących i średnio zaawansowanych, został zaprojektowany tak, aby dostarczyć solidne podstawy oraz praktyczne umiejętności niezbędne do zastosowania uczenia maszynowego w praktyce. Część druga serii Machine Learning Bootcamp skupia się na uczeniu nienadzorowanym.

Kurs rozpoczyna się od wprowadzenia uczestników do podstaw uczenia nienadzorowanego. W dalszej części kursu uczestnicy nauczą się czym jest klasteryzacja przy wykorzystaniu takich algorytmów jak algorytm K-średnich, grupowanie hierarchiczne, czy algorytm DBSCAN.

Kolejno kurs przechodzi do ważnego zagadnienia w uczeniu maszynowym - redukcji wymiarowości. Omówione zostaną dwa algorytmy do redukcji wymiarowości - PCA oraz t-SNE. Dalej omówione zostaną reguły asocjacyjne oraz detekcja anomalii.

Na zakończenie kursu, uczestnicy wykonają trzy projekty, które pozwolą na praktyczne zastosowanie zdobytej wiedzy.

"Machine Learning Bootcamp w języku Python cz.II - od A do Z" to kurs, który zapewnia solidne podstawy wiedzy i praktyczne umiejętności potrzebne do zrozumienia i implementacji uczenia maszynowego w rzeczywistych problemach.

Odkrywaj nowe horyzonty z uczeniem nienadzorowanym!

Uczenie nienadzorowane to gałąź sztucznej inteligencji, która zajmuje się eksploracją i analizą danych bez wykorzystania oznaczeń lub nadzoru zewnętrznego. W przeciwieństwie do uczenia nadzorowanego, w którym dostarcza się algorytmom dane wejściowe wraz z etykietami, w uczeniu nienadzorowanym algorytmy muszą samodzielnie wykrywać wzorce, struktury lub ukryte zależności w danych.

Uczenie nienadzorowane może być stosowane w różnych dziedzinach, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, analiza danych, rozpoznawanie obrazu, segmentacja rynku i wiele innych. Popularne metody uczenia nienadzorowanego to grupowanie (klasyfikacja danych na podstawie podobieństwa), redukcja wymiarowości (zmniejszenie liczby cech w danych), odkrywanie reguł asocjacyjnych (wykrywanie zależności między elementami zbioru danych) i wiele innych.

Uczenie nienadzorowane jest niezwykle cenne, ponieważ pozwala odkrywać ukryte wzorce i wiedzę z danych, które mogą prowadzić do nowych odkryć, lepszego zrozumienia danych i podejmowania decyzji opartych na danych (data-driven decisions). Jest to potężne narzędzie w dziedzinach, w których brakuje oznaczonych danych lub gdy chcemy zobaczyć, co samoistnie wyniknie z danych bez wprowadzania jakichkolwiek założeń.