Szkolenie „Klasyczny Machine Learning w języku Python” to trzydniowy kurs wprowadzający w świat uczenia maszynowego z wykorzystaniem biblioteki scikit-learn. Zajęcia koncentrują się na klasycznych algorytmach uczenia nadzorowanego, przygotowaniu danych, ocenie jakości modeli oraz zapobieganiu przeuczeniu. Uczestnicy, bazując na praktycznych przykładach, nauczą się budować i oceniać modele regresyjne i klasyfikacyjne oraz poznają kluczowe techniki przetwarzania danych.

W trakcie szkolenia uczestnicy:

• Nauczą się budować modele regresyjne i klasyfikacyjne z wykorzystaniem scikit-learn.
• Poznają metody oceny jakości predykcji – zarówno dla regresji, jak i klasyfikacji.
• Zrozumieją proces przygotowania danych: przetwarzanie cech, usuwanie outlierów, kodowanie zmiennych kategorycznych.
• Dowiedzą się, czym jest overfitting oraz jak zapobiegać przeuczeniu modeli.
• Nauczą się optymalizować hiperparametry z użyciem grid search oraz budować zautomatyzowane pipeline’y.

Adresaci szkolenia:
Szkolenie przeznaczone jest dla osób, które znają język Python na poziomie szkolenia „Język Python – poziom podstawowy” i chcą zdobyć praktyczne umiejętności budowy modeli uczenia maszynowego przy użyciu klasycznych metod. Dodatkowo, zalecana jest podstawowa znajomość bibliotek pandas i numpy przynajmniej w zakresie omawianym na szkoleniu „Analiza danych w języku Python”.