Fordypning i maskinlæring med Python
Ønsker du å lære mer om de teoretiske aspektene ved metoder innen maskinlæring? Og hvordan du kan utnytte din teoretiske kunnskap i praksis ved bruk av programmeringsspråket Python?
Dager: 2
Varighet: Fra klokken 09:00 til 16:00 begge dager
Pris: Ta kontakt for pris
Målsetning: Etter dette kurset kommer du til å forstå hele prosessen med å undersøke data ved hjelp av maskinlæring. Dette kurset vil lære deg hvordan du skal forberede data, identifisere nyttige egenskaper for å skape tilpassede dataanalyseløsninger for ulike bransjer, noen av de viktigste maskinlæringsalgoritmene, og hvordan du skal vurdere styrker og svakheter til maskinlæringsalgoritmer. Som deltager får du innsikt i det teoretiske grunnlaget for metodene innen maskinlæring, og hvordan du bruker programmeringsspråket Python for å analysere data fra en rekke praktiske situasjoner.
Kurskategori: KI og Maskinlæring
Dette kurset levers kun som bedriftsinternt kurs. Ta kontakt med kurs@bouvet.no
Etter dette kurset vil du kjenne til de mest brukte verktøyene, algoritmene og modellene innen datavitenskap. Du får en god oversikt over de siste trendene innen maskinlæring og hvordan de kan brukes i din bedrift.
Dette kurset vil introdusere deg til datavitenskap gjennom programmeringsspråket Python. Du vil utvikle en dyp forståelse av prinsippene for maskinlæring og utlede praktiske løsninger ved hjelp av prediktiv analyse.
Introduksjon til Python programmering
- Import og manipulering av data med Pandas biblioteket
- Indeksering og spørring med DataFrames og håndtering av manglende verdier
- Undersøkelse av data ved å manipulere, slå sammen og bruke aggregatfunksjonene til DataFrames
Datavisualisering i Python
- Datavisualiseringer i matplotlb biblioteket
- Hva som gjør en god eller dårlig visualisering
- Beste praksis for å lage grunnleggende diagrammer
- Opprett innsiktsfulle diagrammer som histogrammer, boksplott og kakediagrammer
Supervised maskinlæring i scikit-learn bibliotek
- Linear regresjon
- Logistisk regresjon
- Support Vektor Maskiner
- KNN
- Decision trees, Random forest, Boosted trees
Unsupervised maskinlæring i scikit-learn bibliotek
- K-Means clustering
- Tekst analyse
Tidsserier
- Data forberedelse for tidsserier
- Univariate tidsserier
- Multivariate tidsserier
ML utfordringene
- Hvilken metode velger man for å estimere parameter av modellen?
- Hva er gradient descent og normal equation?
- Features selection – hva er de beste egenskapene du kan bruke?
- Overfitting – problem og løsning
- Hvor kan jeg lære mer?
Forkunnskaper
Dette kurset er tilpasset for de som har deltatt på «Introduksjon til ML» kurs eller har noe erfaring med maskinlæring allerede, og ønsker å fordype seg mer i emnet. Kurset passer dersom du ønsker å jobbe med konkrete bedriftsproblemer og skape resultater i praksis. Tidligere erfaring med programmering i Python er en fordel, men ikke et krav.
Dette kurset levers kun som bedriftsinternt kurs. Ta kontakt med kurs@bouvet.no
Dette kurset levers kun som bedriftsinternt kurs. Ta kontakt med kurs@bouvet.no
Kursinstruktør
Yngve er en full stack Data Scientist og utvikler med sterk interesse for open source, data visualisering, programmering, forskning og kunnskapsformidling.
Yngve har en mastergrad i Data Science fra Norges miljø- og biovitenskapelige universitet (NMBU), og etter fullførte studier har han innehatt fulltids forsker- og undervisningsstillinger ved både NMBU og Universitetet i Oslo (UiO). Arbeidet har blant annet resultert i flere vitenskapelige publikasjoner og utvikling av programvare. I tillegg har Yngve vært ansvarlig for undervisning og kursinnhold i programmering på både høyere- og laveregradsnivå.
Ønsker du å samle flere ansatte til et bedriftsinternt kurs?
Finner du ikke det helt optimale kurset eller kombinasjonen av kurs? Da ordner vi det - sammen. Vi kan tilrettelegge kurs slik at de inneholder akkurat det dere har behov for. Vi kan sette opp et helt nytt kurs, eller tilpasse eksisterende kurs og materiell. Flere medarbeidere kan selvfølgelig også samles til et eget felles kurs, for maksimal effektivitet. Ta kontakt med meg for et forslag til gjennomføring og et tilbud basert på deres behov.
