Sissejuhatus masinõppesse

Tase:

Alg

Kestvus:

3 days

Kuupäevad

Vaadake koolituse toimumiskuupäevi! Kui Teid huvitava koolituse infot hetkel avaldatud ei ole, võtke palun meiega ühendust. 
VAATA KUUPÄEVI >>

 

Seda koolitust pakume Teie ettevõttes kohapeal või veebikursusena vaid Teie töötajatele. Muidugi kohandame soovi korral koolituse sisu vastavalt ettevõtte spetsiifilistele vajadustele.
ROHKEM INFOT INDIVIDUAALKOOLITUSTE KOHTA >>

 

Koolitus kestab 3 päeva, iga õppepäev 8 tundi; veebipõhine koolitus toimub 5-tunniste õppetsüklite kaupa.
Kontaktõppe ja veebiõppe ainus erinevus seisneb praktiliste ülesannete hulgas. Sellegipoolest on veebikoolitusel osalejatel ligipääs praktilistele ülesannetele, mida omal käel või koolitaja juhtnööride abil lahendada saab.

Kursuse kirjeldus

Kursus on mõeldud tehnilistele analüütikutele või keskastme juhtidele, kes soovivad omandada algteadmised masinõppes 

Kursuse dünaamika hõlmab nii teoreetilist sisu selgitamist kui ka praktilisi tegevusi, pöörates erilist tähelepanu praktilisele osale (60–65% kursusest). Peamine kursuse eesmärk on anda osalejatele võimalus käsitleda “tõelisi” probleeme, kogeda võimalikke tagajärgi ja leida lahendus, mida kuruse läbiviija jägib ja toetab selle protsessi kõigil etappidel.

 

Sihtgrupp

Analüütikud/tehnilised juhid, kellel on vähemalt 1-aastane programmeerimise kogemus (Ideaalis lisaks kogemus Python-iga)

Kursuse sisu

Below you can find the topics that can be covered in this course. The actual choice of topics depends on the needs and interests of the course participants.

 

Masinõpe: Masinõppe ülevaade ja põhimõistete tutvustamine.

Python/Jupyter tutvustus

Overview of main Python libraries to be used

Uurimisandmete analüüs: teooria

Uurimisandmete analüüs: praktika

Supervised Learning: Introduction and explanation of main concepts.

  • Explanation of Training Process: Training/Validation/Testing, Cross-validation
  • Recap: Regression vs Classification
  • Cost/Loss functions
  • What is done in training? Minimization of Loss Function. Example Algorithms
  • Performance Evaluation
  • Sammud eduka mudel ehitamiseks

Regression

Classification

  • Classification Algorithms
  • Ensemble Algorithms
  • Performance Evaluation

Unsupervised Learning

  • Unsupervised Algorithms
  • Ensemble Algorithms
  • Performance Evaluation

From lab to production: challenges and common problems

The importance of distributed computing in Machine Learning

Sissejuhatus närvivõrkudesse

  • Definitsioon
  • Põhiterminid
  • Tensorflow Playground demo
  • Aktiveerimise funktsioonid
  • Närvivõrkude treeningprotsessid
  • Multi-class Problems and Softmax
  • Convolutional NN
  • Keras Demo and Explanation of Keras Library
  • Transfer Learning
  • Hyperparameter Tuning

Sügavõpe: Mis see on ja kus seda kasutatakse?

Masinõpe minu ettevõttes: Kuidas seda praktiktilistes olukordades rakendada?

Kursuse kokkuvõte, küsimused, soovitused jne.

 

Kursusele registreerimiseks võta ühendust >>