Python 3: Strojno učenje v Python-u

Vsebina:

• Uvod v strojno učenje

• Pred obdelava podatkov

• Strojno učenje: osnovni regresijski modeli

• Strojno učenje: osnovni klasifikacijski modeli

• Odločitvena drevesa in naključni gozdovi

• Nenadzorovano učenje

• Ocenjevanje modela

• Izboljšava modela (Grid search, cross-validation…)

• Procesi in »pipelines«

• Uvod v globoko učenje

Cilji:

• uporabiti programski jezik Python in knjižnico scikit-learn pri strojnem

• razumeti osnovne principe in metode strojnega učenja

Ciljna skupina:

• vsi, ki jih zanima področje strojnega učenja

• vsi, ki želijo razviti kariero na področju podatkovnih znanosti

Priporočeno predznanje:

• Znanje Pythona

• Poznavanje orodji za analitiko podatkov (pandas, numpy) oziroma udeležba na tečaju Analitika podatkov v Python-u