Druga część kursu z serii Machine Learning Bootcamp obejmująca tematykę uczenia nienadzorowanego. Poruszone są główne problemy uczenia nienadzorowanego takie jak klasteryzacja, redukcja wymiarowości, reguły asocjacyjne czy detekcja anomalii. Kurs zbudowany jest w oparciu o kilka bibliotek do uczenia maszynowego w języku Python: scikit-learn, Prophet, OpenCV.
Na kursie omówionych zostało wiele algorytmów uczenia nienadzorowanego, między innymi:
O uczeniu maszynowym mówi się już praktycznie wszędzie. Wkrada się w każdą dziedzinę naszego życia. Jeżeli zastanawiasz się czy warto podjąć krok w stronę ucznia maszynowego nie zwlekaj ani chwili dłużej i już dziś podejmij wyzwanie.
scikit-learn
scikit-learn jest prawdopodobnie najbardziej użyteczną biblioteką do uczenia maszynowego w języku Python. Biblioteka zawiera wiele wydajnych narzędzi do uczenia maszynowego i modelowania statystycznego, w tym klasyfikacji, regresji, grupowania czy redukcji wymiarowości.
OpenCV
OpenCV to świetne narzędzie do przetwarzania obrazu i wykonywania zadań widzenia komputerowego (computer vision). Jest to biblioteka typu open source, której można używać do wykonywania zadań, takich jak detekcja twarzy, śledzenie objektów, wykrywanie punktów orientacyjnych i wiele innych. Obsługuje wiele języków, w tym Python, Java oraz C++. Biblioteka wyposażona jest w setki przydatnych funkcji i algorytmów, z których wszystkie są dla nas za darmo. Niektóre z tych funkcji są naprawdę powszechne i są używane w prawie każdym zadaniu widzenia komputerowego.
Boom na rozwiązania AI
Zastosowania sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence) rosną w tempie wykładniczym. Od prostych modeli klasyfikujących pocztę mailową, wybierającą najbardziej optymalną trasę dojazdu, rozpoznającą nas w czasie rzeczywistym (wideoweryfikacja) po auta a nawet samoloty autonomiczne. A przed nami przecież tyle nieodkrytych obszarów w których można zastosować AI.
Stack Overflow Developer Survey
Według Stack Overflow Developer Survey 2021 język Python jest najchętniej wybieranym językiem do nauki programowania.
