Praktyczne uczenie maszynowe – od teorii do wdrożenia

Opis

Szkolenie zapewnia praktyczne podejście do uczenia maszynowego, prowadząc uczestników przez cały proces od teorii po wdrożenie produkcyjne. Program łączy fundamenty teoretyczne z intensywnymi warsztatami praktycznymi, podczas których uczestnicy pracują nad rzeczywistymi projektami. Szczególny nacisk kładziemy na najlepsze praktyki i metodologie stosowane w produkcyjnych wdrożeniach systemów uczenia maszynowego.

Profil uczestnika

• Programiści chcący specjalizować się w ML
• Inżynierowie danych rozpoczynający pracę z ML
• Analitycy danych poszerzający kompetencje
• Specjaliści IT zainteresowani wdrożeniami ML
• Architekci rozwiązań sztucznej inteligencji
• Deweloperzy aplikacji z elementami ML

Agenda

1. Fundamenty uczenia maszynowego
• Typy uczenia maszynowego
• Przygotowanie i analiza danych
• Wybór i ocena modeli
• Metryki wydajności
2. Implementacja modeli
• Wybór algorytmów
• Inżynieria cech
• Trenowanie i walidacja
• Optymalizacja parametrów
3. Proces wdrożenia
• Przygotowanie środowiska produkcyjnego
• Zarządzanie modelami
• Monitoring wydajności
• Aktualizacja modeli
4. Najlepsze praktyki
• Standardy kodowania
• Dokumentacja projektu
• Testowanie modeli
• Zarządzanie wersjami

Korzyści

Po ukończeniu szkolenia uczestnik będzie potrafił samodzielnie przeprowadzić projekt uczenia maszynowego od koncepcji do wdrożenia. Zdobędzie praktyczne umiejętności w zakresie przygotowania danych i implementacji modeli ML. Nauczy się dobierać odpowiednie algorytmy i metryki do konkretnych przypadków użycia. Rozwinie umiejętność optymalizacji i dostrajania modeli uczenia maszynowego. Będzie potrafił przygotować model do wdrożenia produkcyjnego zgodnie z najlepszymi praktykami branżowymi. Zdobędzie wiedzę pozwalającą na efektywne monitorowanie i utrzymanie systemów ML w środowisku produkcyjnym.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość programowania
• Zrozumienie podstaw statystyki
• Wiedza z zakresu analizy danych
• Podstawy algebry liniowej

Zagadnienia

• Procesy uczenia maszynowego
• Przygotowanie danych
• Inżynieria cech
• Selekcja modeli
• Walidacja krzyżowa
• Optymalizacja hiperparametrów
• Wdrożenia produkcyjne
• Monitoring modeli
• Zarządzanie wersjami
• Dokumentacja projektowa
• Testowanie systemów ML
• Aktualizacja modeli

Poznaj naszą firmę