Machine Learning & Deep Learning – wprowadzenie i przegląd algorytmów
Podczas warsztatu uczestnicy korzystają z własnych laptopów. Organizator zapewnia kawę herbatę oraz pizzę w porze lunchowej.
Czego się nauczysz?
Celem warsztatu jest pokazanie na przykładach powszechnie wykorzystywanych rozwiązań w branży ML/AI. Każdy z omawianych algorytmów zostanie zaprezentowany od strony teoretycznej oraz implementacyjnej.
Pracuje jako Machine Learning Engineer w firmie Makeitright. Profesjonalnie i akademicko związany z nowoczesną energetyką, tworzy rozwiązania oparte o szeregi czasowe i uczenie ze wzmocnieniem. Zajmuje się pełnym cyklem zagadnień, od dekompozycji problemu biznesowego, poprzez analizy i research aż po trenowanie i deployment modeli na produkcję. Jako trener prowadzi kursy z obszaru Data Science i Machine Learning w Sages.
Program warsztatów
Wstęp, nazewnictwo i źródła danych.
Preprocessing danych.
Problem klasyfikacji i miary oceny modeli.
Regresja Logistyczna.
Maszyny Wektorów Wspierąjacych (SVM + Kernel).
Drzewa Decyzyjne.
Lasy Drzew Losowych.
Naiwny Bayes.
Metoda Najbliższych Sąsiadów (K-NN)
Sieci neuronowe.
Problem regresji i miary ocen modeli.
Regresja Liniowa.
Regresja Wielomianowa.
Maszyny Wektorów Wspierąjacych (SVR + Kernel).
Drzewa Decyzyjne.
Lasy Drzew Losowych.
Sieci neuronowe.
Redukcja wymiarowości i metody wizualizacji danych.
Liczba miejsc ograniczona! Organizator zastrzega sobie prawo do zmiany lokalizacji wydarzenia oraz jego odwołania w przypadku niezgłoszenia się minimalnej liczby uczestników.
