Machine Learning Concepts for Entrepreneurs and Managers

1. Powinien posiadać podstawową wiedzę na temat funkcjonowania firmy, a także wiedzę techniczną
.
2. Musi posiadać podstawową wiedzę na temat oprogramowania i systemów
3. Podstawowe zrozumienie Statistics (w poziomach Excela)

Ten kurs szkoleniowy jest przeznaczony dla osób, które chciałyby zastosować Machine Learning w praktycznych zastosowaniach dla swojego zespołu. Szkolenie nie będzie zagłębiać się w kwestie techniczne i będzie koncentrować się na podstawowych koncepcjach i zastosowaniach biznesowych / operacyjnych tego samego.

Docelowi odbiorcy

Inwestorzy i przedsiębiorcy AI Menedżerowie i inżynierowie, których firma wkracza w przestrzeń AI Business Analitycy i inwestorzy

Wprowadzenie do Neural Networks

Wprowadzenie do stosowanych Machine Learning

• Uczenie statystyczne a uczenie maszynowe
• Iteracja i ocena
• Kompromis odchylenia i wariancji

Machine Learning z Python

• Wybór bibliotek
• Narzędzia dodatkowe

Koncepcje i zastosowania uczenia maszynowego

Regresja

• Regresja liniowa
• Uogólnienia i nieliniowość
• Przypadków użycia

Klasyfikacja

• Odświeżacz Bayesa
• Naiwny Bayes
• Regresja logistyczna
• K-Najbliżsi sąsiedzi
• Use Cases

Walidacja krzyżowa i ponowne próbkowanie

• Podejścia oparte na walidacji krzyżowej
• Bootstrap
• Use Cases

Uczenie się bez nadzoru

• K-oznacza grupowanie
• Przykłady
• Wyzwania uczenia się bez nadzoru i wykraczające poza K-średnie

Krótkie wprowadzenie do metod NLP

• tokenizacja słów i zdań
• klasyfikacja tekstu
• analiza nastrojów
• korekta ortografii
• ekstrakcja informacji
• rozbiór gramatyczny zdania
• czyli ekstrakcja
• odpowiadanie na pytanie

Sztuczna inteligencja i Deep Learning

Przegląd techniczny

• R v/s Python
• Caffe v/s Przepływ tensorowy
• Różne Machine Learning biblioteki

Studia przypadków branżowych