Ievads mašīnmācīšanās pamatos

· Ievads

· Kas ir mašīnmācīšanās modeļi?

· Uzdevums – mašīnmācīšanās modeļa izveide

· Kas ir ieejas un izvades dati?

· Uzdevums – vizualizēt ieejas un izvades datus

· Kā lietot modelus?

· Uzdevums – mašīnmācīšanās modeļa pielietojums

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Veidot klasiskus mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot uzraudzītu (supervised) mācīšanos

· Ievads

· Uzraudzītas (supervised) mācīšanās definēšana

· Uzdevums – ieviest uzraudzīto (supervised) mācīšanos

· Modeļa kļūdas samazināšana ar izmaksu funkcijām

· Uzdevums – optimizēt modeli, izmantojot izmaksu funkcijas

· Optimizēt modeļus, izmantojot gradienta kritērijus

· Uzdevums – ieviest gradienta kritērijus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Ievads datu apstrādē mašīnmācīšanās nolūkiem

· Ievads

· Labi, slikti un trūkstoši dati

· Uzdevums – vizualizēt trūkstošos datus

· Pārbaudīt dažāda veida datus

· Uzdevums – strādāt ar datiem, lai prognozētu trūkstošās vērtības

· Vienu karstu vektors

· Uzdevums – prognozēt nezināmās vērtības, izmantojot vienu karstu vektorus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Izpētīt un analizēt datus, izmantojot Python

· Ievads

· Izpētīt datus ar NumPy un Pandas

· Uzdevums – izpētīt datus ar NumPy un Pandas

· Vizualizēt datus

· Uzdevums – vizualizēt datus ar Matplotlib

· Pētīt reālās pasaules datus

· Uzdevums – pētīt reālās pasaules datus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Apmācīt un saprast regresijas modeļus mašīnmācīšanās nolūkiem

· Ievads

· Kas ir regresija?

· Uzdevums – apmācīt vienkāršu lineārās regresijas modeli

· Vairāku lineārās regresijas modeļu izveide un R-kvadrāta koeficienta noteikšana

· Uzdevums – apmācīt vairākus lineārās regresijas modeļus

· Polinomiālā regresija

· Uzdevums – polinomiālā regresija

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Mašīnmācīšanās modeļu pilnveidošana un testēšana

· Ievads

· Normēšana un standartizācija

· Uzdevums – raksturlielumu mērogošana

· Testa un apmācītu datu kopas

· Uzdevums – testa un apmācītu datu kopas

· Testa datu kopas nianses

· Uzdevums – testa datu kopas nianses

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Mācīties un novērtēt regresijas modeļus

· Ievads

· Kas ir regresija?

· Uzdevums – apmācīt un novērtēt regresijas modeli

· Izpētīt jaunus regresijas modeļus

· Uzdevums – eksperimentēt ar vēl jaudīgākiem regresijas modeļiem

· Uzlabot modeļus ar hiperparametriem

· Uzdevums – optimizēt un saglabāt modeļus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Izveidot un saprast klasifikācijas modeļus mašīnmācīšanās ietvaros

· Ievads

· Kas ir klasifikācijas modeļi?

· Uzdevums – izveidot vienkāršu loģistiskās regresijas modeli

· Klasifikācijas modeļa novērtēšana

· Uzdevums – loģistiskās regresijas modeļa novērtēšana

· Uzlabošanas iespējas klasifikācijas modeļiem

· Uzdevums – klasifikācijas modeļu uzlabošana

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Arhitektūru un hiperparametru izvēle un pielāgošana, izmantojot izlases koku

· Ievads

· Izlases koki un modeļa arhitektūra

· Uzdevums – izlases koki un modeļa arhitektūra

· Nejaušas izvēles koki un modeļa arhitektūra

· Uzdevums – nejaušas izvēles koki un modeļa arhitektūra

· Hiperparametri klasifikācijā

· Uzdevums – hiperparametru iestatīšana ar izlases kokiem

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Neskaidrības matrica un datu nelīdzsvarotība

· Ievads

· Neskaidrības matricas

· Uzdevums – neskaidrības matricas izveide

· Datu nelīdzsvarotība

· Uzdevums – noviržu novēršana klasifikācijas modelī

· Izmaksu funkcijas salīdzinot ar novērtēšanas rādītājiem

· Uzdevums – vairākas metrikas un ROC līknes

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Modeļa veiktspējas mērīšana un optimizēšana, izmantojot ROC un AUC

· Ievads

· Analizēt klasifikāciju ar uztvērēja operatora raksturlīknēm

· Uzdevums – Novērtēt ROC līknes

· Salīdzināt un optimizēt ROC līknes

· Uzdevums – pielāgot laukumu zem līknes

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Apmācīt un novērtēt klasifikācijas modeļus

· Ievads

· Kas ir klasifikācija?

· Uzdevums – klasifikācijas modeļa trenēšana un novērtēšana

· Novērtēt klasifikācijas modeļus

· Uzdevums – veikt klasifikāciju ar alternatīviem mērījumiem

· Izveidot vairāku klašu klasifikācijas modeļus

· Uzdevums – apmācīt un novērtēt vairāku klašu klasifikācijas modeļus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums

Apmācīt un novērtēt klasteru modeļus

· Ievads

· Kas ir klasterizācija?

· Uzdevums – apmācīt un novērtēt klasterizācijas modeli

· Dažādu klasterizācijas veidu novērtēšana

· Uzdevums – apmācīt un novērtēt uzlabotus klasterizācijas modeļus

· Zināšanu pārbaude

· Kopsavilkums