Haladó szint
Gépi Tanulás a Gyakorlatban
Python, scikit-learn, TensorFlow — valós adathalmazokon, iparági problémákon keresztül sajátítsa el a gépi tanulás eszközkészletét.
A program célja
A Gépi Tanulás a Gyakorlatban program azoknak szól, akik már tudnak Pythonban programozni, és készen állnak arra, hogy valódi adathalmazokkal, valódi prediktív modellekkel dolgozzanak. A program végére a résztvevők önállóan képesek gépi tanulási pipeline-t felépíteni, értékelni és telepíteni.
A foglalkozások felépítése: minden alkalmon elméleti bevezető után azonnal kódolásba kezdünk. A feladatok konkrét iparági problémákon alapulnak: hitelkockázat-előrejelzés, ügyfélchurn-modellezés, idősor-elemzés és képosztályozás.
Előfeltétel: Python alapismeretek (változók, ciklusok, függvények, listák). Ha nem biztos abban, hogy felkészült, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot — ingyenes szintfelmérési konzultációt kínálunk.
Tanterv
1–2. hét: Adatelőkészítés és exploratorikus elemzés
8 óraPandas, NumPy adatmanipuláció; hiányzó értékek kezelése; outlier-detekció; korreláció és vizualizáció Matplotlib/Seaborn segítségével.
3–5. hét: Felügyelt tanulás — osztályozás
12 óraLogisztikus regresszió, döntési fák, véletlenszerű erdők, gradiens erősítés (XGBoost/LightGBM); konfúziós mátrix, ROC-görbe, precision-recall.
6–7. hét: Felügyelt tanulás — regresszió és idősorok
8 óraLineáris és polinom regresszió; idősor-dekompozíció; ARIMA és Prophet modellek; MSE, MAE, RMSE értelmezése.
8–9. hét: Felügyelet nélküli tanulás és dimenziócsökkentés
8 óraK-means, DBSCAN, hierarchikus klaszterezés; PCA és t-SNE vizualizáció; anomáliadetekció.
10–11. hét: Neurális hálók és mélytanulás TensorFlow-val
8 óraKeras Sequential API; aktivációs függvények; dropout, batch normalization; CNN képosztályozáshoz; transfer learning.
12. hét: Modell telepítés és záró projekt
4 óraFlask API a modell kiszolgálásához; Docker alapok; MLflow kísérletkövetés; záró projektprezentáció.
Használt eszközök és technológiák
Python 3.11
Fő programnyelv
scikit-learn
ML algoritmusok
TensorFlow
Mélytanulás
Pandas
Adatmanipuláció
Program adatok
Készen áll a gépi tanulásra?
Vegye fel velünk a kapcsolatot, és segítünk meggyőződni arról, hogy a program megfelel jelenlegi tudásszintjének.
Kapcsolatfelvétel