UCZENIE MASZYNOWE: PODSTAWY 🤖 PRZYKŁADOWY MODEL

Описание: ☕ Napijmy się razem kawy, wesprzyj moją działalność:
https://buycoffee.to/ksieradzinski

🐍 Rozpocznij swoją przygodę z programowaniem:
https://pystart.pl

🤖 Stwórz aplikacje z AI! Wejdź w świat sztucznej inteligencji z naszym kursem:
https://dokodu.it/kursy/openaidev

W tym odcinku wprowadzamy Cię w fascynujący świat uczenia maszynowego (Machine Learning). Dowiesz się, czym dokładnie jest sztuczna inteligencja (AI) i jak różni się od uczenia maszynowego (ML) oraz uczenia głębokiego (Deep Learning). Wyjaśnimy podstawowe pojęcia, takie jak regresja liniowa, klasyfikacja, czy analiza danych, a także przeanalizujemy trzy główne typy uczenia maszynowego: uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane oraz uczenie przez wzmacnianie. Zrozumiesz, w jakich sytuacjach stosuje się każdy z nich.

W części praktycznej pokażemy, jak krok po kroku stworzyć prosty model regresji liniowej w Pythonie, wykorzystując popularne biblioteki, takie jak scikit-learn i NumPy. Dowiesz się, jak przetwarzać dane, tworzyć predykcje i wizualizować wyniki.

Jeśli interesuje Cię AI w praktyce, zobaczysz przykłady zastosowania w takich obszarach jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego (NLP), czy systemy rekomendacyjne. Ten odcinek to idealne wprowadzenie dla początkujących programistów, analityków danych i wszystkich, którzy chcą poznać podstawy machine learning i rozpocząć swoją przygodę z danymi i sztuczną inteligencją.

Nie zapomnij subskrybować kanału, aby nie przegapić kolejnych odcinków o Pythonie, modelach predykcyjnych, i budowie efektywnych projektów z wykorzystaniem AI. 🔥

#sztucznainteligencja #uczeniemaszynowe
#MachineLearning #AI #deeplearning

00:00 Wstęp
00:47 Czym jest sztuczna inteligencja?
02:00 Machine Learning / Uczenie maszynowe
04:20 Typy uczenia maszynowego
06:40 Narzędzia i biblioteki w Pythonie
08:32 Kluczowe pojęcia
09:26 Modele uczenia maszynowego
12:18 Część praktyczna
22:00 Zakończenie