Strojno učenje in globoko učenje - tečaj 68 040 rub. iz SkillFactory, usposabljanje 20 tednov, datum: 13. avgust 2023.
Miscellanea / / December 02, 2023
Kratek program tečaja “Machine Learning PRO”
Modul 1
Uvod v strojno učenje
Seznanimo se z glavnimi nalogami in metodami strojnega učenja, preučimo praktične primere in uporabimo osnovni algoritem za delo na ML projektu.
Rešimo več kot 50 problemov, da utrdimo temo
Modul 2
Metode predprocesiranja podatkov
Preučujemo tipe podatkov, učimo se čistiti in obogatiti podatke, uporabljati vizualizacijo za predprocesiranje in obvladati inženiring funkcij
Rešimo več kot 60 problemov, da utrdimo temo
Modul 3
Regresija
Obvladamo linearno in logistično regresijo, preučujemo meje uporabnosti, analitično sklepanje in regularizacijo. Učenje regresijskih modelov
Rešujemo več kot 40 problemov, da utrdimo temo
Modul 4
Grozdenje
Obvladamo učenje brez učitelja, vadimo njegove različne metode, delamo z besedili s pomočjo ML
Rešimo več kot 50 problemov, da utrdimo temo
Modul 5
Drevesni algoritmi: uvod v drevesa
Spoznajmo odločitvena drevesa in njihove lastnosti, obvladajmo drevesa iz knjižnice sklearn in uporabimo drevesa za reševanje regresijskega problema
Rešujemo več kot 40 problemov, da utrdimo temo
Modul 6
Drevesni algoritmi: ansambli
Preučujemo značilnosti drevesnih ansamblov, vadimo pospeševanje, uporabljamo ansambel za gradnjo logistične regresije
Rešujemo več kot 40 problemov, da utrdimo temo
Sodelujemo na tekmovanju na kaggle za usposabljanje drevesnega modela
Modul 7
Ocenjevanje kakovosti algoritmov
Preučujemo principe delitve vzorca, premajhnega in prevelikega opremljanja, ocenjujemo modele z uporabo različnih metrik kakovosti, učimo se vizualizirati učni proces
Ocenjevanje kakovosti več modelov ML
Rešujemo več kot 40 problemov, da utrdimo temo
Modul 8
Časovne vrste v strojnem učenju
Spoznajmo analizo časovnih vrst v ML, osvojimo linearne modele in XGBoost, preučimo principe navzkrižne validacije in izbire parametrov
Rešimo več kot 50 problemov, da utrdimo temo
Modul 9
Sistemi priporočil
Preučujemo metode za gradnjo priporočilnih sistemov, obvladamo algoritem SVD, ocenjujemo kakovost priporočil šolanega modela.
Rešimo več kot 50 problemov, da utrdimo temo
Modul 10
Končni hackathon
Uporabljamo vse preučene metode, da pridobimo maksimalno natančnost modelskih napovedi na kaggle
Program tečaja "Poglobljeno učenje"
Modul 1
Uvod v umetne nevronske mreže
Izdelamo nevronsko mrežo za prepoznavanje ročno napisanih številk v Pythonu
Modul 2
Ogrodja za globoko učenje (TensorFlow, Keras)
Izdelamo model za prepoznavanje slik, ki temelji na naboru podatkov FashionMNIST in ogrodju Keras
Modul 3
Konvolucijske nevronske mreže
Slike v naboru podatkov CIFAR-10 prepoznamo z uporabo konvolucijske nevronske mreže
Modul 4
Optimizacija nevronske mreže
Izboljšanje hitrosti in zmogljivosti omrežij za primer prejšnjega modula
Modul 5
Prenos učenja in natančnega prilagajanja
Dodatno usposabljanje nevronske mreže ImageNET za reševanje problema klasifikacije slik
Modul 6
Segmentacija slike
Oblikovanje nevronske mreže za segmentacijo ljudi v naboru podatkov COCO
Modul 7
Zaznavanje predmetov
Nevronsko mrežo urimo za reševanje problema zaznavanja na primeru nabora podatkov z logotipi blagovnih znamk
Modul 8
Uvod v NLP in Word Embeddings
Ustvarjanje nevronske mreže za delo z naravnim jezikom
Modul 9
Ponavljajoče se nevronske mreže
Ustvarjanje chatbota na podlagi ponavljajoče se nevronske mreže
Modul 10
Okrepitveno učenje
Ustvarjanje agenta za igranje pong na osnovi algoritma DQN
Modul 11
Kaj je naslednje?
Spoznajmo še druga področja uporabe nevronskih mrež. Izdelava GAN nevronske mreže za generiranje slik