Descriere
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.
Ce vei învăța la cursul Machine Learning – Noțiuni de bază:
- 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.
Curriculum (secțiuni și lecții)
Secțiunea 1: Start în ML: ce este și cum arată un proiect cap-coadă
Înțelegi rapid “ce e ML” și cum arată un proiect cap-coadă, fără ceață
- 1. Machine Learning pe înțelesul tuturor: ce este și la ce te ajută
- 2. Harta unui proiect ML: de la problemă la model în producție
Secțiunea 2: Tipuri de ML: supravegheat, nesupravegheat și agentic
Alegi tipul potrivit de ML în funcție de date și obiectiv
- 1. Învățarea supravegheată: când ai etichete și vrei predicții clare
- 2. Învățarea nesupravegheată: când cauți tipare și segmente ascunse
- 3. Semi-supravegheat & agentic: când datele sunt incomplete, iar AI “acționează”
Secțiunea 3: Datele care fac diferența: curățare, feature engineering, split
Aici se câștigă proiectele ML: date curate, variabile bune, split corect
- 1. Curățare & preprocesare: transformă haosul în date bune de model
- 2. Feature Engineering: variabile care chiar cresc performanța
- 3. Train/Test/Validation: cum eviți păcăleala și obții rezultate reale
Secțiunea 4: Algoritmii de bază: kit-ul esențial pentru 80% din cazuri
Setul de bază pe care îl folosești în 80% din proiecte
- 1. Regresii (liniară & logistică): fundamentul care nu moare niciodată
- 2. Arbori & Random Forest: putere, interpretabilitate și rezultate solide
- 3. KNN & SVM: “arme” rapide când vrei performanță fără complexitate inutilă
Secțiunea 5: De la teorie la practică: evaluare + proiect final complet
Pui totul cap la cap într-o aplicație completă, cu interpretare
- 1. Evaluarea modelelor: cum știi dacă e bun sau doar noroc
- 2. Proiect final: construiești un model de clasificare complet și îl interpretezi
Certificare: CorpQuants Training Center
