Workshop | Uvod u mašinsko učenje i Scikit-Learn

Polaznici ove radionice biće u prilici da se upoznaju sa osnovama mašinskog učenja, kao i sa Scikit-Learn, jednom od najpopularnijih Python biblioteka za mašinsko učenje. Akcenat će biti na superviziranom učenju, posebno bitnoj oblasti mašinskog učenja, u kojoj je osnovni cilj pronalaženje funkcije koja mapira ulazne podatke x u izlazne vrednosti y koristeći trening podatke. Zajedno ćemo proci kroz sve faze pravljenja jednog ML modela, počevši od formulisanja problema, baratanja sa trening i test podacima, njihovog procesiranja, primene ML algoritama pa do same evaluacije performansi modela.

10 - 13h
Prvi blok predavanja:

• Pokretanje jupyter notebook okruženja i učitavanje podataka
• Uvod u supervizirano učenje
• Pred-procesiranje podataka
• Kros-validacija i traženje optimalnih hiperparametara
• Regresija - Linearni modeli
• Klasifikacija - Linearni modeli

14 - 17h
Drugi blok predavanja:

• Stabla
• Gradient Boosting
• Evaluacija performansi
• Odabir feature-a
• Rad sa nebalansiranim podacima
• Rad sa tekstualnim podacima

Predavač
Đorđe Grozdić, Ph.D. - Senior Data Scientist at Grid Dynamics

Biografija
Đorđe Grozdić je doktor nauka elektrotehnike i računarstva koji se bavi mašinskim učenjem i veštačkim neuralnim mrežama od 2010. godine. Tokom svoje karijere radio je na rešavanju niza problema poput: automatskog prepoznavanja govora, identifikacije govornika, detekcije emocija, predikcije time-series podataka, detekcije anomalija, razvijanja recommender i churn prediction sistema i drugim ML projektima iz oblasti: medicine, forenzike, finansija, marketing, retail, gaming i sports betting industrije. Ima preko 60 publikovanih naučnih radova. Trenutno zaposlen kao Senior Data Scientist u kompaniji Grid Dynamics.

Prijave za radionicu su otvorene do 10. marta.
http://bit.ly/lazybrain-workshop