#499
Podstawy Machine Learning – algorytmy regresji
Warsztat odbywa się w formie zdalnej za pośrednictwem platformy/komunikatora online, z wykorzystaniem dźwięku, obrazu z kamery, udostępniania ekranu komputera prowadzącego i uczestników.
🟢 Warsztat weekendowy w godz. 9:00-17:00 (8h) 🟢
Chcesz kompleksowo poznać podstawy Machine Learning?
Sprawdź również warsztat będący kontynuacją – „Podstawy Machine Learning – algorytmy klasyfikacji”.
Czego się nauczysz?
Celem warsztatu jest pokazanie na przykładach powszechnie wykorzystywanych rozwiązań w branży Machine Learning. Każdy z omawianych algorytmów zostanie zaprezentowany od strony teoretycznej oraz implementacyjnej.
Podczas warsztatu zbudujesz swój pierwszy pipeline na konkretnym przykładzie regresji (przewidywanie cen nieruchomości) i dowiesz się, jak przygotować dane, jak ocenić jakość modelu i jakie są dobre praktyki modelowania.
Podczas warsztatu zbudujesz swój pierwszy pipeline na konkretnym przykładzie regresji (przewidywanie cen nieruchomości) i dowiesz się, jak przygotować dane, jak ocenić jakość modelu i jakie są dobre praktyki modelowania.
Dla kogo jest ten warsztat?
Warsztat skierowany jest do:
- Back-end Developerów, chcących zapoznać się z zagadnieniami ML,
- Analityków Danych,
- Data Scientistów, chcących rozpocząć pracę w Pythonie.
- Back-end Developerów, chcących zapoznać się z zagadnieniami ML,
- Analityków Danych,
- Data Scientistów, chcących rozpocząć pracę w Pythonie.
Wymagania wstępne
Stack technologiczny: Python 3.X, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn.
Prowadzący
Waldemar Kołodziejczyk:
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.
- Problem klasyfikacji i algorytmy.
- Regresja Liniowa.
- Regresja Wielomianowa
- Maszyny Wektorów Wspierąjacych (SVM + Kernel).
- Drzewa Decyzyjne.
- Lasy Drzew Losowych.
- Zespół Extra-Trees.
- Miary oceny modeli przy problemie regresji.
- Dobre praktyki i strategie doboru modeli.
- Overfitting i underfitting.
- Walidacja krzyżowa.
- Metody przeszukiwania przestrzeni hiperparametrów.
- Zadanie na danych rzeczywistych – przewidywanie cen nieruchomości.
- Preprocessing danych.
- Wybór optymalnego modelu.
- Ocena jakości wybranego modelu.
- Podsumowanie i zakończenie.
Uwaga
Liczba miejsc ograniczona! Organizator zastrzega sobie prawo do odwołania wydarzenia w przypadku niezgłoszenia się minimalnej liczby uczestników.
Zakupione certyfikaty zostaną przesłane uczestnikom w formie elektronicznej po warsztacie. Jeśli chcesz otrzymać zakupiony certyfikat w formie papierowej, zgłoś to mailowo na adres kontakt@stacja.it.
Zakupione certyfikaty zostaną przesłane uczestnikom w formie elektronicznej po warsztacie. Jeśli chcesz otrzymać zakupiony certyfikat w formie papierowej, zgłoś to mailowo na adres kontakt@stacja.it.
Zapisy na wybrany warsztat zostały zakończone.