Uczenie maszynowe zostało zdefiniowane w 1959 roku przez Arthura Samuela jako „dziedzina nauki, która daje komputerom zdolność uczenia się bez konieczności bezpośredniego programowania”. EITC/AI/MLPP Machine Learning Programming w programie Python ma na celu wprowadzenie podstaw uczenia maszynowego (w tym podstawowego zrozumienia teorii), koncentrując się na programowaniu w języku Python. Oprócz teorii obejmuje zastosowania wraz z teoretycznymi i praktycznymi aspektami algorytmów uczenia maszynowego nadzorowanego, nienadzorowanego i głębokiego uczenia się. Program obejmuje regresję liniową, K Nearest Neighbors, Support Vector Machines (SVM), płaskie grupowanie, hierarchiczne grupowanie i sieci neuronowe. Zawiera podstawowe pojęcia dotyczące zaangażowanych algorytmów i logiki. Obejmuje również omówienie zastosowań algorytmów w programowaniu z wykorzystaniem przykładowych zbiorów danych rzeczywistych wraz z modułami (np. Scikit-Learn). Program obejmie również szczegóły każdego z algorytmów, implementując te algorytmy w kodzie, w tym związaną z tym matematykę z wglądem w to, jak dokładnie działają algorytmy, jak można je modyfikować i jakie są ich właściwości, w tym zalety i wady. Algorytmika wykorzystywana w uczeniu maszynowym jest dość prosta (uwarunkowana koniecznością skalowania dużych zbiorów danych), podobnie jak matematyka, na której są one oparte (algebra liniowa).
Zasoby referencyjne dotyczące programów nauczania
Dokumentacja Pythona
https://www.python.org/doc/
Python udostępnia pliki do pobrania
https://www.python.org/downloads/
Przewodnik po Pythonie dla początkujących
https://www.python.org/about/gettingstarted/
Przewodnik dla początkujących w Pythonie Wiki
https://wiki.python.org/moin/BeginnersGuide
Samouczek dotyczący uczenia maszynowego w języku Python W3Schools
https://www.w3schools.com/python/python_ml_getting_started.asp
Pobierz kompletne materiały przygotowawcze do samodzielnego uczenia się offline dla programu EITC/AI/MLP Machine Learning with Python w pliku PDF
Materiały przygotowawcze EITC/AI/MLP – wersja standardowa
Materiały przygotowawcze EITC/AI/MLP – wersja rozszerzona z pytaniami kontrolnymi