Kurs
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
PodstawowyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 06.2026
TheoryMachine Learning2 godz.12 filmów36 Ćwiczeń2,350 XP290K+Zaświadczenie o ukończeniu
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm
Szkolisz zespół?
Wypróbuj dla firmOpis kursu
Poznaj podstawy koncepcji uczenia maszynowego
Co kryje się za szumem wokół uczenia maszynowego? W tym nietechnicznym kursie dowiesz się wszystkiego, o co zbyt bałeś się zapytać na temat uczenia maszynowego. Nie jest wymagane programowanie.Poznasz podstawowe, ale kluczowe pojęcia, które pozwolą Ci rozpocząć przygodę z uczeniem maszynowym, a praktyczne ćwiczenia pomogą utrwalić zdobytą wiedzę. Obejmuje to zdobycie zrozumienia wykraczającego poza żargon i nauczenie się, jak ta ekscytująca technologia napędza wszystko — od samochodów autonomicznych po Twoje osobiste sugestie zakupowe w Amazon.
Poznaj podstawy uczenia maszynowego
Jak działa uczenie maszynowe, kiedy można je stosować i jaka jest różnica między AI a uczeniem maszynowym? Ten kurs obejmuje wszystkie te zagadnienia.Zaczniesz od zrozumienia, czym jest uczenie maszynowe, poznając jego podstawową definicję oraz związek z data science i sztuczną inteligencją. Następnie zapoznasz się z jego słownictwem i zakończysz na workflow machine learning do budowania modeli.
Kończymy kurs, zagłębiając się bardziej w deep learning. Poznasz dwa popularne zastosowania deep learningu: computer vision i przetwarzanie języka naturalnego (NLP), a także poznasz ograniczenia i zagrożenia związane z machine learningiem.
Wymagania wstępne
Ten kurs nie ma żadnych wymagań wstępnych1
Czym jest uczenie maszynowe?
W tym rozdziale zdefiniujemy uczenie maszynowe i omówimy jego związek z nauką o danych oraz sztuczną inteligencją. Następnie wyjaśnimy najważniejszy żargon z tej dziedziny i zakończymy omówieniem procesu budowania modeli uczenia maszynowego.
2
Modele uczenia maszynowego
Znasz już podstawy uczenia maszynowego – czas zagłębić się w temat. Pod koniec tego rozdziału będziesz znać różne typy uczenia maszynowego, a także sposoby oceniania i ulepszania modeli.
3
Uczenie głębokie
W tym rozdziale omówimy uczenie głębokie, zaczynając od sieci neuronowych. Następnie przyjrzymy się dwóm popularnym zastosowaniom uczenia głębokiego: widzeniu komputerowemu i przetwarzaniu języka naturalnego. Kurs zakończymy rozmową o ograniczeniach i zagrożeniach związanych z uczeniem maszynowym.
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
Kurs ukończony
Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu
Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysuUdostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz
Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do uczenia maszynowego już dziś!
Utwórz bezpłatne konto
Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcjilub
Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności i fakt, że twoje dane są przechowywane w USA.
Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.