Strojové učenie a hlboké učenie - kurz 68 040 rub. zo SkillFactory, školenie 20 týždňov, Termín: 13.8.2023.

Stručný program kurzu “Machine Learning PRO”

Modul 1
Úvod do strojového učenia
Oboznámime sa s hlavnými úlohami a metódami strojového učenia, študujeme praktické prípady a aplikujeme základný algoritmus pre prácu na projekte ML
Riešime viac ako 50 problémov, aby sme túto tému posilnili

Modul 2
Metódy predspracovania údajov
Študujeme dátové typy, učíme sa čistiť a obohacovať dáta, používať vizualizáciu na predspracovanie a zvládať inžinierstvo funkcií
Riešime viac ako 60 problémov, aby sme túto tému posilnili

Modul 3
Regresia
Ovládame lineárnu a logistickú regresiu, študujeme hranice použiteľnosti, analytickú inferenciu a regularizáciu. Tréningové regresné modely
Riešime viac ako 40 problémov na posilnenie témy

Modul 4
Zhlukovanie
Ovládame učenie bez učiteľa, precvičujeme jeho rôzne metódy, pracujeme s textami pomocou ML
Riešime viac ako 50 problémov, aby sme túto tému posilnili

Modul 5
Algoritmy založené na stromoch: úvod do stromov
Poďme sa zoznámiť s rozhodovacími stromami a ich vlastnosťami, osvojiť si stromy z knižnice sklearn a použiť stromy na riešenie regresného problému

Riešime viac ako 40 problémov na posilnenie témy

Modul 6
Algoritmy založené na stromoch: súbory
Študujeme vlastnosti stromových súborov, cvičíme posilňovanie, používame súbor na budovanie logistickej regresie
Riešime viac ako 40 problémov na posilnenie témy
Zúčastňujeme sa súťaže na kaggle pre tréning stromového modelu

Modul 7
Hodnotenie kvality algoritmov
Študujeme princípy delenia vzoriek, pod- a overfittingu, hodnotíme modely pomocou rôznych metrík kvality, učíme sa vizualizovať proces učenia
Hodnotenie kvality niekoľkých modelov ML
Riešime viac ako 40 problémov na posilnenie témy

Modul 8
Časové rady v strojovom učení
Poďme sa zoznámiť s analýzou časových radov v ML, zvládnuť lineárne modely a XGBoost, naštudovať si princípy krížovej validácie a výberu parametrov
Riešime viac ako 50 problémov, aby sme túto tému posilnili

Modul 9
Systémy odporúčaní
Študujeme metódy konštrukcie odporúčacích systémov, ovládame algoritmus SVD, hodnotíme kvalitu odporúčaní natrénovaného modelu
Riešime viac ako 50 problémov, aby sme túto tému posilnili

Modul 10
Záverečný hackathon
Všetky študované metódy aplikujeme na získanie maximálnej presnosti modelových predpovedí na kaggle

Kurz "Hlboké učenie"

Modul 1
Úvod do umelých neurónových sietí
Vytvárame neurónovú sieť na rozpoznávanie ručne písaných čísel v Pythone

Modul 2
Rámce pre hlboké učenie (TensorFlow, Keras)
Vytvárame model rozpoznávania obrázkov založený na súbore údajov FashionMNIST a frameworku Keras

Modul 3
Konvolučné neurónové siete
Obrázky v súbore údajov CIFAR-10 rozpoznávame pomocou konvolučnej neurónovej siete

Modul 4
Optimalizácia neurónovej siete
Zlepšenie rýchlosti a výkonu sietí pre prípad predchádzajúceho modulu

Modul 5
Preneste učenie a dolaďovanie
Dodatočné školenie neurónovej siete ImageNET na riešenie problému klasifikácie obrázkov

Modul 6
Segmentácia obrazu
Navrhovanie neurónovej siete na segmentovanie ľudí v súbore údajov COCO

Modul 7
Detekcia objektov
Trénujeme neurónovú sieť na riešenie problému detekcie na príklade súboru údajov s logami značiek

Modul 8
Úvod do NLP a Word Embeddings
Vytvorenie neurónovej siete pre prácu s prirodzeným jazykom

Modul 9
Rekurentné neurónové siete
Vytvorenie chatbota založeného na rekurentnej neurónovej sieti

Modul 10
Posilňovacie učenie
Vytvorenie agenta na hranie pongu na základe algoritmu DQN

Modul 11
Čo bude ďalej?
Zoznámime sa s ďalšími oblasťami použitia neurónových sietí. Vytvorenie GAN neurónovej siete na generovanie obrazu