Основи на машинното обучение

🤖 Научете се да изграждате интелигентни системи с машинно обучение!

Машинното обучение (ML) е основата на модерните AI технологии. Този курс е идеален за тези, които искат да разберат как работи машинното обучение, да изградят собствени модели и да видят как алгоритмите намират решения на сложни проблеми.

Какво ще научите?

• Основи на машинното обучение: Какво представлява ML, разликата между Supervised и Unsupervised Learning, и кога да използвате кой подход.
• Ключови алгоритми: Регресия, класификация, клъстеризация и тяхното приложение.
• Работа с данни: Подготовка и почистване на данни, трансформиране на данни за по-добри резултати.
• Моделиране: Как да изградите и тествате модели с помощта на Python и библиотеки като Scikit-Learn.
• Оценка на модели: Метрики за точност, F1-score, и как да интерпретирате резултатите.
• Приложения на ML: Примери от реалния свят като препоръчващи системи, анализ на данни и автоматизация.

За кого е подходящ този курс?

• Начинаещи в AI и ML: Без предишен опит в програмирането или AI.
• Разработчици и инженери: Които искат да разширят уменията си с машинно обучение.
• Анализатори на данни: За тези, които искат да автоматизират анализите си с AI.
• Бизнес професионалисти: Които искат да разберат потенциала на ML за своя бизнес.

Какво ще получите?

• Практически знания: Изграждане на ML модели с реални данни.
• Инструменти за работа: Въведение в Python, Jupyter Notebook и Scikit-Learn.
• Реални примери: От препоръчващи системи до прогнози за продажби.
• Сертификат за завършен курс: Потвърждение на вашите новопридобити знания.

Модулите в курса включват:

1. Въведение в машинното обучение: Какво е ML и защо е важно.
2. Работа с данни: Подготовка и визуализация на данни с Pandas и Matplotlib.
3. Основни алгоритми: Линейна и логистична регресия, Decision Trees, K-Means Clustering.
4. Изграждане на ML модел: Стъпка по стъпка с помощта на Scikit-Learn.
5. Оценка на производителността: Как да измерите успеха на вашия модел.
6. Оптимизация на модели: Hyperparameter Tuning и техники за подобряване на точността.
7. Приложения на ML: Практически казуси от различни индустрии.
8. Практическа работа: Създаване на проект – от данни до прогнози.

✨ Защо да изберете този курс?

• Интерактивно обучение: Баланс между теория и практика.
• Достъпност: Подходящ дори за хора без опит в програмирането.
• Подготовка за бъдеще: Постигнете стабилна основа, която да ви подготви за напреднали курсове.

📅 Готови ли сте да се потопите в света на машинното обучение?
Запишете се сега и започнете своето AI приключение! 🚀