Epävarma mistä
alkaa?

Track

Todistus

Koneoppimisen Hallinta

4.7+

★★★★★

9 arvostelut

Intermediate

Hallitse koneoppimisen koko kirjo Pythonilla yhdistäen käytännön taidot vahvaan teoreettiseen osaamiseen. Rakenna malleja nopeasti scikit-learnilla ja syvennä ymmärrystäsi todennäköisyyslaskennasta, lineaarialgebrasta ja optimoinnista. Näytä lisää

python

Boost your Tech Skills!

with up to 55% off

What you'll get with our subscription:

Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion

Training 2 or more people?

Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.

Try Codefinity Teams

What you will learn

Build your first machine learning models with scikit-learn
Strengthen your foundation with probability, linear algebra, and optimization
Implement and evaluate regression techniques for forecasting and analysis
Apply classification methods to organize and interpret complex data
Explore clustering to uncover hidden patterns in unlabeled datasets
Understand the fundamentals of reinforcement learning and its applications
Design and train neural networks to grasp the basics of deep learning

250 chapters
30 hours
271 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / Koneoppimisen Perusteet Scikit-learnilla

Koneoppimisen käsitteiden ja ML-projektin työnkulun oppiminen.

Putkisto on kätevä tapa yhdistää kaikki esikäsittelyvaiheet sekä malli. Putkistot helpottavat huomattavasti mallin kouluttamista ja käyttöä.

Module 2 / Matematiikka Data-analytiikkaan

Hallitse joukkojen ja sarjojen käsitteet perusoperaatioista käytännön sovelluksiin. Saat käytännön kokemusta joukko-operaatioiden toteuttamisesta sekä aritmeettisten ja geometristen sarjojen käsittelystä Pythonilla.

Syvenny todennäköisyysteoriaan ja tilastotieteeseen. Tarkastele ehdollista todennäköisyyttä, Bayesin kaavaa ja tilastollisia tunnuslukuja. Toteuta keskeisiä käsitteitä Pythonilla, simuloi jakaumia ja vahvista osaamistasi haasteiden ja tietovisojen avulla.

Module 3 / Datan Esikäsittely ja Ominaisuuksien Rakentaminen

Hallitse raakadatan puhdistuksen ja valmistelun perustavat vaiheet analyysiä ja koneoppimista varten.

Raakadatan muuntaminen käyttökelpoisiksi piirteiksi koneoppimismalleja varten.

Piirteiden suunnittelu ja valinta mallin suorituskyvyn ja tulkittavuuden parantamiseksi.

Module 4 / Lineaarinen Regressio Pythonilla

Aloitetaan yksinkertaisimmalla lineaarisen regression mallilla. Opit lineaarisen regression perusidean ja ennusteiden tekemisen Pythonilla.

Useimmat todellisen maailman ennustustehtävät sisältävät useamman kuin yhden muuttujan. Opit käsittelemään lineaarista regressiota useilla muuttujilla.

Suora viiva ei aina kuvaa dataa tarkasti. Opitaan rakentamaan monimutkaisempi malli ennustamista varten. Tätä varten polynominen regressio soveltuu hyvin.

Nyt kun osaat rakentaa useita lineaarisen regressiomalleja, tarvitset tavan valita paras niistä. Tämä on mahdollista mittareiden avulla. Tässä osiossa käsitellään yleisimmin käytettyjä mittareita sekä niihin liittyviä haasteita.

Module 5 / Luokittelu Pythonilla

Opi, miten k-lähimmän naapurin algoritmi tekee ennusteita samankaltaisuuden perusteella. Sisältää useiden piirteiden käsittelyn, parametrien säätämisen ja ristiinvalidoinnin hyödyntämisen tarkkuuden parantamiseksi.

Ymmärrä, miten logistinen regressio mallintaa todennäköisyyksiä ja luokittelee tuloksia. Harjoittele sen toteuttamista, päätösrajojen tulkintaa sekä regularisoinnin soveltamista ylisovittamisen estämiseksi.

Opi, kuinka päätöspuut jakavat dataa merkityksellisiin ryhmiin ominaisuuksien arvojen perusteella. Tutustu siihen, miten parametrit, kuten puun syvyys ja lehden miniminäytteiden määrä, vaikuttavat mallin suorituskykyyn ja yleistettävyyteen.

Tutustu siihen, miten satunnaismetsät yhdistävät useita päätöspuita parantaakseen tarkkuutta ja vankkuutta. Ymmärrä satunnaisuuden rooli ja sovella tätä yhdistelmämallia reaalimaailman dataan.

Mallien arviointi mittareilla, kuten tarkkuus, precision, recall ja F1-pisteet. Sekamatriksien tulkinta ja useiden luokittelijoiden vertailu parhaan mallin tunnistamiseksi.

Module 6 / Klusterianalyysi

Perehdy klusteroinnin perusteisiin ja selvitä, miten se eroaa luokittelusta. Tutustu keskeisiin algoritmeihin, työkaluihin ja kirjastoihin, jotka mahdollistavat tämän valvomattoman oppimisen menetelmän piilevien rakenteiden löytämiseksi datasta.

Perusteellinen ymmärrys keskeisistä esikäsittelymenetelmistä, jotka varmistavat tehokkaan klusteroinnin. Puuttuvien arvojen käsittely, kategoristen ominaisuuksien koodaus, datan normalisointi sekä sopivien etäisyysmittareiden ja linkitysten valinta klusteroinnin tarkkuuden parantamiseksi.

Hallitse taidot, joita tarvitaan K-Means-klusteroinnin tehokkaaseen soveltamiseen. Opi algoritmin toimintaperiaate, optimaalisen klusterimäärän määrittäminen sekä käytännön toteutus K-Means-menetelmällä synteettisiin ja todellisiin aineistoihin.

Tutustu hierarkkisen klusteroinnin perusteisiin ja opi ryhmittelemään dataa merkityksellisiin klustereihin dendrogrammien avulla. Vahvista osaamistasi optimaalisen klusterimäärän tunnistamisessa ja menetelmän soveltamisessa sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Tutustu siihen, miten DBSCAN tunnistaa erimuotoisia klustereita ja käsittelee kohinaa aineistossa. Ymmärrä tämän tiheysperusteisen algoritmin toimintaperiaatteet, pisteiden liittäminen klustereihin sekä sen soveltaminen sekä synteettisiin että todellisiin aineistoihin.

Perusteellinen ymmärrys Gaussin sekoitusmalleista ja niiden todennäköisyyspohjaisesta tavasta mallintaa monimutkaisia klusterimuotoja. Gaussin jakauman periaatteet. GMM-mallien toimintaperiaatteet. Soveltaminen sekä esimerkkiaineistoon että todellisiin aineistoihin.

Module 7 / Bioinspiroituneet Algoritmit

Motivaation, historian ja bioinspiroitujen laskentamenetelmien keskeisten periaatteiden ymmärtäminen, mukaan lukien evoluutio, sopeutuminen ja parviäly.

Syvenny geneettisten algoritmien rakenteeseen, operaattoreihin ja parametrien säätöön.

Tutki luonnon kollektiivisesta käyttäytymisestä inspiroituneita algoritmeja, mukaan lukien muurahaiset, partikkelit ja muut parvet.

Tutustu biologisen immuunijärjestelmän inspiroimiin periaatteisiin ja algoritmeihin, mukaan lukien negatiivinen valinta ja kloonivalinta.

Module 8 / Vahvistusoppimisen Perusteet

Opi, kuinka agentteja koulutetaan tekemään optimaalisia päätöksiä kokeilun ja erehdyksen kautta. Tutustu vahvistusoppimisen teorian perusteisiin. Saat käytännön kokemusta Gymnasium-ympäristön asettamisesta ja suorittamisesta.

Hallitse tutkimisen ja hyödyntämisen välinen tasapaino moniaseisen bandiittiongelman avulla. Toteuta toimenpidearvon estimointi, ε-ahne, yläluottamusraja ja gradienttibandiitti -menetelmät. Arvioi algoritmien suorituskykyä simuloiduissa palkkioiden maksimointitehtävissä.

Hallitse dynaaminen ohjelmointi mallipohjaisessa RL:ssä. Opi, kuinka Bellmanin yhtälöitä voidaan käyttää politiikkojen arviointiin ja parantamiseen. Toteuta politiikka- ja arvoiterointialgoritmit. Tutustu yleistettyyn politiikkaiterointiin mallittomien menetelmien teoreettisena perustana.

Monte Carlo -menetelmien hallinta mallittomassa RL:ssä. Arvofunktioiden estimointi ja optimaalisten politiikkojen johtaminen täydellisistä episodeista. On-policy- ja off-policy-Monte Carlo -ohjausalgoritmien toteutus. Tutkimusstrategioiden löytäminen mallittoman oppimisen optimointiin.

Aikaisen eron oppimisen hallinta mallittomassa RL:ssä. Arvofunktioiden estimointi osittaisista episodeista TD(0)-päivityksiä käyttäen. On-policy SARSA- ja off-policy Q-Learning -algoritmien toteutus. Monte Carlo -menetelmien ja TD-oppimisen yhdistäminen n-askeleen TD:ssä ja TD(λ):ssa.

Module 9 / Johdatus neuroverkkoihin

Ensiksi käsittelemme, mitä neuroverkko on ja miten se toimii. Tarkastelemme myös sen sovellusalueita.

Lopuksi annamme sinulle lisätietoa siitä, miten valita sopiva malli ja millaisia neuroverkkoja on olemassa. Kurssin suorittamiseksi osaamisesi testataan.

Requirements

A computer with a browser - all browsers are supported.
Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

Tärkeintä on oppia eikä luovuttaa

Materiaali on hyvä, opittavaa riittää – kaikki parantuaksesi ja tärkeintä on oppia sitä, mitä haluat....

Matteo Comune

Kiitos heille opin paljon…

Kiitos heille opin paljon nopeammin, koska he auttavat ymmärtämään kaiken alusta alkaen. Tämä on paras sivusto, joka tukee IT-taustattomia...

Yuliana Cadavid

Loistava kurssi aloittelijoille

Loistava kurssi aloittelijoille, joka testaa tietosi jokaisella oppitunnilla...

Elpunzon

Nautin Codefinity-kokemuksestani…

Nautin Codefinity-kokemuksesta Pythonin oppimiseen. Itseohjautuva oppimismenetelmä on erinomainen, sillä se mahtuu aikatauluuni...

Alexandru Alexandru

On mukava oppia Codefinityltä

On mukava oppia Codefinityltä. Se on helppoa ja tarjoaa hyviä esimerkkejä opitusta...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Helppo seurata ja se tuo haastetta arkeeni. Haaste saa minut haluamaan oppia päivä toisensa jälkeen...

Elan

Codefinity on kattava oppimisväline…

Codefinity on kattava oppimisväline, joka auttaa kehittämään taitojasi ohjelmistoinsinöörinä tai datatieteilijänä. Harjoitukset ovat hauskoja ja erinomainen tapa hioa taitojasi...

Thibault

Ensimmäistä kertaa koodaamista opiskellen

Ensimmäistä kertaa koodaamista opiskellen ja onnistuneesti Codefinityn avulla – kiitos...

Adrien Morel

Hyvin suunniteltu täysin aloittelijoille

Hyvin suunniteltu täysin aloittelijoille, sisältää asteittaista edistystä ja saa minut tuntemaan oloni varmaksi....

_Gracy

se on yksinkertaisesti täydellisesti selitetty

se on yksinkertaisesti täydellisesti selitetty! Tähän mennessä en ole kohdannut vaikeuksia, koska kaikki on niin hyvin järjestetty....

Ruslan Kravchuk

Tärkeintä on oppia eikä luovuttaa

Materiaali on hyvä, opittavaa riittää – kaikki parantuaksesi ja tärkeintä on oppia sitä, mitä haluat....

Matteo Comune

Kiitos heille opin paljon…

Kiitos heille opin paljon nopeammin, koska he auttavat ymmärtämään kaiken alusta alkaen. Tämä on paras sivusto, joka tukee IT-taustattomia...

Yuliana Cadavid

Loistava kurssi aloittelijoille

Loistava kurssi aloittelijoille, joka testaa tietosi jokaisella oppitunnilla...

Elpunzon

Nautin Codefinity-kokemuksestani…

Nautin Codefinity-kokemuksesta Pythonin oppimiseen. Itseohjautuva oppimismenetelmä on erinomainen, sillä se mahtuu aikatauluuni...

Alexandru Alexandru

On mukava oppia Codefinityltä

On mukava oppia Codefinityltä. Se on helppoa ja tarjoaa hyviä esimerkkejä opitusta...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Helppo seurata ja se tuo haastetta arkeeni. Haaste saa minut haluamaan oppia päivä toisensa jälkeen...

Elan

Codefinity on kattava oppimisväline…

Codefinity on kattava oppimisväline, joka auttaa kehittämään taitojasi ohjelmistoinsinöörinä tai datatieteilijänä. Harjoitukset ovat hauskoja ja erinomainen tapa hioa taitojasi...

Thibault

Ensimmäistä kertaa koodaamista opiskellen

Ensimmäistä kertaa koodaamista opiskellen ja onnistuneesti Codefinityn avulla – kiitos...

Adrien Morel

Hyvin suunniteltu täysin aloittelijoille

Hyvin suunniteltu täysin aloittelijoille, sisältää asteittaista edistystä ja saa minut tuntemaan oloni varmaksi....

_Gracy

se on yksinkertaisesti täydellisesti selitetty

se on yksinkertaisesti täydellisesti selitetty! Tähän mennessä en ole kohdannut vaikeuksia, koska kaikki on niin hyvin järjestetty....

Data Engineer

Suoritustodistus

Näytä äskettäin hankitut taitosi. Olet ansainnut sen

Discover more
Learning tracks

	ProBest intro offer	UltimateA complete experience to kickstart your career
85+ Top-Rated courses
Completion certificates
AI-Assistant in all courses
20+ hands-on Real-world projects
Personalized study tracks
Unlimited workspaces

Koneoppimisen Hallinta

TEST TRACK 12

Full Stack -Verkkokehitys

Tule React Developeriksi

Datan Visualisoinnin Hallinta

SQL Alkeista Asiantuntijaksi

C++ Perusteet

Python Nollasta Sankariksi

Python Edistyneen Tason Yli

Java Perusteet

Pelinkehitys Unitylla

Become a Django Developer

Flask for Dummies

Frontend-Kehityksen Perusteet

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Syväoppimisen Matka

Verkkokehitys C#:lla

TEST E2E TRACK BEGINNER

Test Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Excelin Perusteet

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Data-Analyytikon Perusteet

C++ Osaaminen

Java Web

Tule QA-Insinööriksi

Video Production with Adobe

UI/UX-Suunnittelutyökalut

Test image upload track

Olennaiset Toimistotaidot

GitHub from Zero to Hero

Kooditon Verkkosivujen Kehitys

C Programming & Low-Level Development

testes

Test translation track

Test CMS Track

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

Complete Social Media Management

Business AI Toolkit

Ready to get started?