Lecții:
13 Lecții
Cursul Machine Learning – Noțiuni de bază oferă o introducere aplicată în conceptele, tehnicile și algoritmii esențiali, de la pregătirea datelor până la evaluarea modelelor predictive. Descoperă fundamentele învățării automate și modul în care datele pot fi transformate în decizii inteligente.
Vei învăța cum să distingi între învățarea supravegheată, nesupravegheată și prin întărire, cum să alegi și să interpretezi algoritmii potriviți și cum să eviți erorile frecvente în procesul de modelare.
Prin exemple practice și explicații intuitive, cursul te va ghida pas cu pas în construirea propriului model de clasificare.
Ideal pentru studenți, analiști de date, profesioniști în domeniul economic sau tehnic, precum și pentru oricine dorește să înțeleagă cum funcționează inteligența artificială la nivel de bază.
La finalul cursului Machine Learning – Noțiuni de bază vei putea:
- Înțelege logica și etapele unui proiect de Machine Learning;
- Lucra cu date reale pentru a antrena modele predictive;
- Evalua performanța și robustețea unui model;
- Aplica conceptele în contexte economice, financiare sau organizaționale.
Certificare: CorpQuants Training Center
Curriculum
- 5 secțiuni
- 13 lecții
- 20 de ore
Extinde toate secțiunileRestrânge toate secțiunile
- Secțiunea 1: Introducere în Machine Learning – Noțiuni de bazăÎnțelegerea conceptelor de bază și a etapelor unui proiect ML2
- Secțiunea 2: Tipuri de învățare automatăFamiliarizare cu principalele paradigme de învățare: supravegheată, nesupravegheată și prin agenti3
- Secțiunea 3: Pregătirea datelorÎnaintea antrenării modelelor, calitatea și structura datelor determină precizia rezultatelor.3
- Secțiunea 4: Algoritmi fundamentaliPrezentarea algoritmilor de bază utilizați în majoritatea proiectelor ML.3
- Secțiunea 5: Evaluare și aplicabilitate practicăConectăm conceptele teoretice cu o aplicație practică completă.2
Instructor
1,300 lei
