UCZENIE MASZYNOWE: PODSTAWY 🤖 PRZYKŁADOWY MODEL скачать в хорошем качестве

UCZENIE MASZYNOWE: PODSTAWY 🤖 PRZYKŁADOWY MODEL

☕ 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