Εξέλιξη Κομματιού
1. Introduction to Machine Learning
- What is Machine Learning
- How it extends data analysis
-
Common business use cases:
- Sales forecasting
- Customer segmentation
- Churn prediction
2. From Data Analysis to Machine Learning
- Recap: working with data in Pandas
- Moving from descriptive to predictive analysis
- Defining a Machine Learning problem
3. Machine Learning Workflow (Simplified)
- Preparing the dataset
- Splitting data (train vs test)
- Training a model
- Making predictions
4. Data Preparation for Machine Learning
- Handling missing values
- Encoding categorical variables
- Feature selection (basic)
- Scaling (conceptual overview)
5. Supervised Learning (Hands-on)
Regression
- Linear Regression
- Use case: predicting numerical values (e.g. sales, demand)
Classification
- Logistic Regression
- Use case: binary outcomes (e.g. churn, fraud)
6. Unsupervised Learning
Clustering
- K-means clustering
- Use case: customer segmentation
7. Model Evaluation (Simplified)
- Train vs test performance
- Accuracy (classification)
- Basic error understanding (regression)
8. Interpreting Results
- Understanding model outputs
- Identifying patterns and trends
- Translating results into business insights
9. Practical End-to-End Example
- Load dataset
- Prepare and clean data
- Train a model
- Evaluate performance
- Extract insights
Απαιτήσεις
Prerequisites
- Basic Python knowledge
- Familiarity with Pandas and working with datasets
- Understanding of basic data analysis concepts
Target Audience
- Data Analysts
- Business Analysts with basic Python knowledge
- Professionals who completed Python for Data Analysis or equivalent
- Beginners in Machine Learning
Σχόλια (2)
το οικοσύστημα ML δεν περιορίζεται μόνο στο MLFlow αλλά περιλαμβάνει επίσης το Optuna, hyperops, docker και docker-compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Κομμάτι - MLflow
Μηχανική Μετάφραση
Καπνίστηκα συμμετέχοντας στην εκπαίδευση Kubeflow, η οποία διεξήχθη απόδεσμα. Αυτή η εκπαίδευση μου παρέσχε τη δυνατότητα να συγκεντρύνω γνώσεις για υπηρεσίες AWS, K8s και όλα τα εργαλεία devOps που αφορούν το Kubeflow, τα οποία αποτελούν τις απαραίτητες βάσεις για να κατανοήσω επαρκώς το θέμα. Θέλω να ευχαριστήσω τον Malawski Marcin για την υπομονή και την επιγνωμοσύνη του στην εκπαίδευση και τη συμβουλή πάνω σε αρχές καλών πρακτικών. Ο Malawski προσεγγίζει το θέμα από διάφορες γωνίες, χρησιμοποιώντας διάφορα εργαλεία διανομής όπως το Ansible, EKS kubectl, Terraform. Τώρα είμαι σίγουρος πως κινούμαι στη σωστή κατεύθυνση.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Κομμάτι - Kubeflow
Μηχανική Μετάφραση
