Uczenie maszynowe w Pythonie. Podstawy, perceptron, regresja

🎓 Kurs Machine Learning dla początkujących

Cel kursu: Wyposażenie uczestników w teoretyczne i praktyczne umiejętności w zakresie podstawowego Machine Learning, z akcentem na budowę pojedynczego perceptronu oraz algorytmy regresji liniowej.

Zawartość kursu:

1. Wprowadzenie do Machine Learning:

   • Co to jest Machine Learning?
   • Przykłady zastosowania ML w różnych dziedzinach.

2. Podstawy programowania w Pythonie:

   • Znajomość biblioteki NumPy, której znamy "siostrzenice" – pandas, matplotlib itp.

3. Dane i ich przygotowanie:

   • Przygotowywanie danych do uczenia maszynowego.
   • Scalowanie danych (normalizacja/standardizacja).
   • Dzielenie zbiorów danych na uczące i testowe.

4. Perceptron jednokładkowy:

   • Intuicja perceptronu.
   • Implementacja prostego perceptronu w Pythonie.
   • Zastosowanie perceptronu do rozwiązywania problemów zagnaczania klas.

5. Regresja liniowa:

   • Różne odmiany regresji liniowej: Adaline, RANSAC, Lasso, Ridge, Elastic Net.
   • Implementacja algorytmów regresji w Pythonie (Scikit-Learn).
   • Współczynnikery regularności (L1 i L2).

6. Optymalizacja:

   • Metody gradientu spowodzanego.
   • Optimization algorytmy – jak optymalizować wagi neuronów.

7. Zadania praktyczne:

   • Własne zastosowanie algorytmów ML do różnych zadań.
   • Analiza i interpretacja wyników.

8. Zaawansowane zadania:

   • Tworzenie modeli ML od zera.
   • Przeprowadzanie eksperymentów ML i interpretacja wyników.

9. Analiza przypadków:

   • Rozwiązanie realnych problemów z wykorzystaniem ML.

Cel uczestnika kursu: Po zakończeniu kursu uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy machine learning i sztucznej inteligencji.
• Samodzielnie implementować algorytmy perceptronu jednokładkowego i różnych odmian regresji liniowej.
• Przygotować dane do analizy w kontekście ML.
• Stosować optymalizacje w procesie uczenia maszynowego.
• Zastanawiać się krytycznie nad wybranymi modelami i ich zastosowaniem w różnych kontekstach.

Jak rozpocząć?

1. Upewnij się, że masz zainstalowany Python oraz niezbędne biblioteki (NumPy, pandas, matplotlib).
2. Zarejestruj się na kurs i zacznij od lekcji próbnych, aby ocenić swoje zapoznanie z tematem i przygotować się do nauki.
3. Przełącz się do pełnej wersji kursu i zaczynaj od podstaw, budując wiedzę stopniowo.
4. Wykorzystaj dostęp do forum lub wspólnoty, aby zadawać pytania i dzielić się wiedzą z innymi uczestnikami.
5. Zaproponuj swoje własne projekty lub analizy w ramach ćwiczeń praktycznych, aby w pełni zrozumieć materiał naukowy.

Podsumowanie: Ten kurs to idealna płyta wyjścia do świata Machine Learning i sztucznej inteligencji. Jest zaprojektowany tak, aby dostarczać solidnych podstaw teoretycznych oraz praktyczne umiejętności w implementacji algorytmów ML. Czytasz gotowy do zacząć? Do zobaczenia na kursie! 🚀