Ursus Minor II: Data ja algoritmit koneoppimisessa

Ursus Minor II: Data ja algoritmit koneoppimisessa

1. Videomateriaalit: Datan käsittely ja algoritmit

• Videot: Kurssi koostuu viidestä 15–20 minuutin videosta, joissa pureudutaan koneoppimisen ydinprosesseihin selkeästi ja ymmärrettävästi:
  • Tiedon keräämisen ja esikäsittelyn perusteet: Miten tietoa kerätään ja puhdistetaan ennen mallin rakentamista (esimerkiksi puuttuvien tietojen käsittely, muuttujien standardisointi).
  • Lineaarinen regressio: Selkeä esittely siitä, miten lineaarinen regressio toimii ja miten se soveltuu ennustemalleihin.
  • Klusterointi: K-means-klusterointialgoritmin käyttö ja soveltaminen segmentoinnissa ja ryhmittelyssä.
  • Muiden algoritmien perusteet: Yksinkertainen katsaus muihin hyödyllisiin algoritmeihin, kuten logistiseen regressioon ja päätöspuihin.
  • Datan visualisointi ja analyysi: Tiedon visualisointi graafisesti ja datan analysoinnin tulkinta.

2. Ladattavat PDF-oppimateriaalit ja harjoitusohjeet

• PDF-tiivistelmät ja ohjeet: Jokaisen videon yhteydessä on ladattava PDF, jossa käydään läpi kurssin ydinkohdat ja annetaan lisätehtäviä.
  • Ohjeet tiedon esikäsittelyyn ja analyysiin: Opas datan puhdistukseen ja visualisointiin ennen mallin rakentamista.
  • Algoritmien soveltamisohjeet: Ohjeet, joissa kuvataan algoritmien valinta, käyttö ja tulosten tulkitseminen.
• Harjoitustehtävät ja esimerkit: PDF-materiaalit sisältävät esimerkkitehtäviä ja lyhyitä harjoituksia, joissa osallistujat pääsevät soveltamaan kurssin oppia omiin projekteihin.

3. Interaktiivinen työpaja: algoritmien kokeilu

• Interaktiivinen työpaja: Osallistujat pääsevät kokeilemaan oppimiaan algoritmeja valmiissa ympäristössä tai yksinkertaisessa Python-harjoituksessa:
  • Python-harjoituksia Jupyter Notebookissa: Tiedostot, joissa on valmiit tietojoukot ja yksinkertaiset algoritmien harjoitustehtävät, kuten lineaarinen regressio ja klusterointi.
  • Vaiheittaiset ohjeet: Jokainen harjoitus sisältää selkeät vaiheet ja koodin, jonka avulla osallistujat voivat rakentaa yksinkertaisen mallin ja visualisoida tulokset.
• Hyöty: Työpaja auttaa osallistujia soveltamaan käytännössä algoritmeja ja kehittää heidän ymmärrystään siitä, miten koneoppimismallit toimivat.

4. Tietovisa ja itsearviointi

1. Kysely ja tietovisa: Kurssin lopuksi osallistujat suorittavat tietovisan, joka sisältää monivalintakysymyksiä kurssin pääkohdista. Kysely auttaa varmistamaan oppien omaksumisen ja toimii kertauksena.
2. Esimerkkejä kysymyksistä:
   • Miksi datan esikäsittely on tärkeää ennen mallin rakentamista?
   • Milloin lineaarinen regressio soveltuu käytettäväksi?
   • Mikä on klusteroinnin tarkoitus koneoppimisessa?

Tässä muutamia tutustumisen arvoisia sivuja:

Kaggle tarjoaa valmiita Jupyter Notebookeja, tietojoukkoja ja koneoppimishaasteita. Hyvä paikka kokeilla lineaarista regressiota ja klusterointia.

Pilvipohjainen Jupyter Notebook -ympäristö, jossa voit ajaa Python-koodia ilman paikallista asennusta. Täydellinen työpajoille.

Machine Learning Mastery: Käytännönläheisiä oppaita algoritmien soveltamisesta Pythonilla. Selkeä ja vaiheittainen tyyli.

Tekoälyn kiinnostaessa, tarjoamme lisää mielenkiintoisia kursseja yrityspuolella, joita yksityishenkilötkin voivat hyödyntää. Näitä ovat mm. Ursus Guide: Tekoälyn mahdollisuudet yrityksille.