Kurs Machine Learning dla programistów
Cognity Szkolenia
Online
Od 10 kwi 8:45 do 11 kwi 16:00
Od 4 499,34 zł
Kurs Machine Learning dla programistów odbędzie się 310-11 kwietnia 2025 roku
Program szkolenia Machine Learning:
1. Wprowadzenie do Machine Learning
- praktyczna eksploracja uczenia maszynowego z użyciem scikit-learn i TensorFlow,
- implementacja różnych metod uczenia na realnych przykładach biznesowych,
- ćwiczenie: Tworzenie pierwszego modelu klasyfikacyjnego dla klientów,
- warsztat: Konfiguracja środowiska ML z wykorzystaniem Docker i Git.
2. Ekosystem ML: Narzędzia i technologie
- przygotowanie środowiska programistycznego (PyCharm, VSCode, Jupyter),
- praktyczne zastosowanie NumPy, Pandas i Scikit-learn w analizie danych,
- projekt: Automatyzacja procesu ML przy użyciu DVC,
- warsztat: Wersjonowanie modeli ML za pomocą MLflow i Git.
3. Algorytmy uczenia maszynowego w praktyce
- implementacja algorytmów regresji oraz klasyfikacji,
- budowa modeli drzew decyzyjnych i lasów losowych,
- tworzenie podstawowych sieci neuronowych,
- optymalizacja oraz analiza wydajności kodu ML.
4. Przygotowanie i transformacja danych
- techniki oczyszczania i przekształcania danych,
- projektowanie i optymalizacja pipeline'ów przetwarzania danych,
- normalizacja oraz skalowanie zmiennych,
- obsługa brakujących wartości i wykrywanie anomalii.
5. Zaawansowane aspekty programowania w ML
- programowanie wielowątkowe w uczeniu maszynowym,
- poprawa wydajności modeli i redukcja kosztów obliczeniowych,
- techniki redukcji liczby cech,
- implementacja metod walidacji modeli.
6. Wdrażanie i zarządzanie modelami (MLOps)
- struktura systemów ML wdrażanych na produkcję,
- automatyczne testowanie i wdrażanie modeli (CI/CD),
- monitoring oraz adaptacja modeli w czasie rzeczywistym,
- zarządzanie wersjami danych i modeli.
7. Diagnostyka i testowanie modeli
- strategie testowania wydajności modeli ML,
- pozwiązywanie problemów związanych z błędami predykcji,
- pisanie testów jednostkowych dla kodu ML,
- ocena jakości i skuteczności modeli.
8. Skalowanie i optymalizacja ML
- strojenie hiperparametrów dla lepszej jakości modeli,
- skalowanie systemów ML - podejścia horyzontalne i wertykalne,
- uczenie modeli na dużych zbiorach danych (Distributed Learning),
- efektywne wykorzystanie zasobów obliczeniowych.
9. Połączenie modeli ML z aplikacjami biznesowymi
- tworzenie API i usług mikroserwisowych dla modeli,
- integracja z bazami danych i innymi systemami IT,
- obsługa zapytań w czasie rzeczywistym,
- bezpieczeństwo i monitoring wdrożonych modeli.
10. Standardy i dobre praktyki w projektach ML
- wzorce projektowe stosowane w uczeniu maszynowym,
- pisanie czytelnego i dobrze udokumentowanego kodu,
- zarządzanie długiem technicznym w projektach ML,
- planowanie rozwoju systemów ML i ich skalowalności.
