Arabčina | Bengálčina | Bulharčina | Barmský (Myanmar) | Čínština (zjednodušená) | Čínština (tradičná, Hongkong) | Čínština (tradičná, Macau) | Čínština (tradičná, Taiwan) | Chorvátčina | Čeština | Dánčina | Holandčina | Estónčina | Fínčina | Francúzština | Nemčina | Gréčtina | Hebrejčina | Hindčina | Maďarčina | Indonézčina | Taliančina | Japončina | Kannadčina | Khmerčina | Kórejčina | Litovčina | Malajčina | Malajálamčina | Maráthčina | Nepálčina | Nigérijský pidžin | Nórčina | Perzština (Farsi) | Poľština | Portugalčina (Brazília) | Portugalčina (Portugalsko) | Pandžábčina (Gurmukhi) | Rumunčina | Ruština | Srbčina (cyrilika) | Slovenčina | Slovinčina | Španielčina | Swahilčina | Švédčina | Tagalog (filipínska) | Tamilčina | Telugčina | Thajčina | Turečtina | Ukrajinčina | Urdu | Vietnamčina
Radšej klonovať lokálne?
Tento repozitár obsahuje viac ako 50 prekladov, čo výrazne zväčšuje veľkosť sťahovania. Ak chcete klonovať bez prekladov, použite sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git cd ML-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git cd ML-For-Beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Toto vám poskytne všetko potrebné na dokončenie kurzu s oveľa rýchlejším stiahnutím.
Máme prebiehajúcu sériu Learn with AI na Discorde, dozviete sa viac a pripojte sa k nám na Learn with AI Series od 18. do 30. septembra 2025. Dostanete tipy a triky ako používať GitHub Copilot pre Data Science.
🌍 Cestujte po svete a objavujte strojové učenie prostredníctvom svetových kultúr 🌍
Cloud Advocates v Microsoft s potešením ponúkajú 12-týždňový, 26-lekčný učebný plán o strojovom učení. V tomto učebnom pláne sa naučíte o niečom, čo sa niekedy nazýva klasické strojové učenie, využívajúcom predovšetkým knižnicu Scikit-learn a vyhýbajúcom sa hlbokému učeniu, ktoré je zahrnuté v našom učebnom pláne AI pre začiatočníkov. Kombinujte tieto lekcie aj s naším učebným plánom pre začiatočníkov v dátovej vede!
Cestujte s nami po svete, keď aplikujeme tieto klasické techniky na dáta z mnohých oblastí sveta. Každá lekcia obsahuje kvízy pred a po lekcii, písomné inštrukcie na dokončenie lekcie, riešenie, úlohy a ďalšie. Naša projektovo orientovaná pedagogika vám umožní učiť sa pri tvorbe, čo je overený spôsob, ako si nové zručnosti udržať.
✍️ Srdečné poďakovanie našim autorom Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu a Amy Boyd
🎨 Ďakujeme tiež našim ilustrátorom Tomomi Imura, Dasani Madipalli a Jen Looper
🙏 Špeciálne poďakovanie 🙏 našim Microsoft Student Ambassador autorom, recenzentom a prispievateľom obsahu, hlavne Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila a Snigdha Agarwal
🤩 Extra vďaka Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi a Vidushi Gupta za naše lekcie R!
Postupujte podľa týchto krokov:
- Forknite repozitár: Kliknite na tlačidlo "Fork" v pravom hornom rohu tejto stránky.
- Klonujte repozitár:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
nájdite všetky doplnkové zdroje pre tento kurz v našej kolekcii Microsoft Learn
🔧 Potrebujete pomoc? Skontrolujte náš Príručka riešenia problémov s riešeniami bežných problémov pri inštalácii, nastavení a spustení lekcií.
Študenti, na používanie tohto učebného plánu forknete celý repozitár do vlastného GitHub účtu a vyriešte úlohy sami alebo v skupine:
- Začnite s kvízom pred prednáškou.
- Prečítajte si prednášku a dokončite aktivity, zastavujte sa a reflektujte pri každej kontrole vedomostí.
- Pokúste sa vytvoriť projekty pochopením lekcií namiesto spúšťania riešenia; kód riešení je však k dispozícii v priečinkoch
/solutionv každej projektovo orientovanej lekcii. - Urobte kvíz po prednáške.
- Dokončite výzvu.
- Dokončite úlohu.
- Po dokončení skupiny lekcií navštívte diskusnú tabuľu a „učte sa nahlas“ vyplnením príslušnej hodnotiacej rubriky PAT. PAT je nástroj na hodnotenie pokroku, ktorý vyplníte, aby ste prehĺbili učenie. Môžete tiež reagovať na iné PAT, aby sme sa mohli učiť spoločne.
Na ďalšie štúdium odporúčame tieto Microsoft Learn moduly a učebné cesty.
Učitelia, pripravili sme niekoľko návrhov ako používať tento učebný plán.
Niektoré lekcie sú dostupné vo forme krátkych videí. Nájdete ich priamo v lekciách alebo v zozname ML for Beginners na Microsoft Developer YouTube kanáli kliknutím na obrázok nižšie.
GIF od Mohit Jaisal
🎥 Kliknite na obrázok vyššie pre video o projekte a ľuďoch, ktorí ho vytvorili!
Pri tvorbe tohto učebného plánu sme zvolili dve pedagogické zásady: zabezpečiť, aby bol praktický a projektovo orientovaný a aby obsahoval časté kvízy. Okrem toho má tento učebný plán spoločnú tému pre jeho jednotnosť.
Zaradenie obsahu zameraného na projekty robí proces zaujímavejším pre študentov a podporuje lepšie udržanie konceptov. Nízko-nákladový kvíz pred prednáškou nastavuje študentovi zámer naučiť sa tému, zatiaľ čo ďalší kvíz po prednáške podporuje ešte lepšie zapamätanie. Tento učebný plán je navrhnutý ako flexibilný a zábavný a môže byť absolvovaný celý alebo po častiach. Projekty začínajú malé a postupne sa zložitosť zvyšuje počas 12-týždňového cyklu. Učebný plán tiež obsahuje pospis na praktické použitie ML, ktorý možno použiť ako doplňujúcu záťaž alebo ako základ pre diskusiu.
Nájdete u nás Kódex správania, Príspevky, Preklady a Riešenie problémov. Vaše konštruktívne pripomienky vítame!
- voliteľnú náčrtovú poznámku
- voliteľné doplnkové video
- video prechádzku (len niektoré lekcie)
- kvíz na zahriatie pred prednáškou
- písomnú lekciu
- pre projektovo orientované lekcie, krok za krokom návody na vytvorenie projektu
- kontroly vedomostí
- výzvu
- doplnkové čítanie
- úlohu
- kvíz po prednáške
Poznámka o jazykoch: Tieto lekcie sú primárne napísané v Pythone, ale mnohé sú dostupné aj v jazyku R. Ak chcete dokončiť lekciu R, choďte do priečinka
/solutiona vyhľadajte lekcie v R. Tieto obsahujú príponu .rmd, čo predstavuje R Markdown súbor, ktorý možno jednoducho definovať ako vloženiekódových blokov(v R alebo iných jazykoch) aYAML hlavičky(ktorá riadi formátovanie výstupov, napríklad PDF) doMarkdown dokumentu. Ako také slúži ako vzorový autorský rámec pre dátovú vedu, pretože vám umožňuje skombinovať váš kód, jeho výstupy a vaše myšlienky tým, že ich môžete zapisovať v Markdown formáte. Navyše, dokumenty R Markdown je možné zobrazovať do formátov výstupu ako PDF, HTML alebo Word.
Poznámka o kvízoch: Všetky kvízy sú obsiahnuté v Quiz App folder, celkovo 52 kvízov so štyrmi otázkami každý. Sú prepojené z lekcií, ale túto aplikáciu kvízov je možné spustiť lokálne; riaďte sa inštrukciami v priečinku
quiz-apppre lokálne hosťovanie alebo nasadenie na Azure.
| Číslo lekcie | Téma | Skupina lekcie | Učiace sa ciele | Prepojené lekcie | Autor |
|---|---|---|---|---|---|
| 01 | Úvod do strojového učenia | Úvod | Naučiť sa základné pojmy strojového učenia | Lekcia | Muhammad |
| 02 | História strojového učenia | Úvod | Naučiť sa históriu tohto odboru | Lekcia | Jen and Amy |
| 03 | Spravodlivosť a strojové učenie | Úvod | Aké sú dôležité filozofické otázky o spravodlivosti, ktoré by študenti mali zvážiť pri budovaní a aplikovaní ML modelov? | Lekcia | Tomomi |
| 04 | Techniky strojového učenia | Úvod | Aké techniky používajú výskumníci ML na budovanie modelov? | Lekcia | Chris and Jen |
| 05 | Úvod do regresie | Regresia | Začať s Pythonom a Scikit-learn pre regresné modely | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 06 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | Regresia | Vizualizovať a vyčistiť dáta na prípravu pre ML | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 07 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | Regresia | Stavať lineárne a polynomiálne regresné modely | Python • R | Jen and Dmitry • Eric Wanjau |
| 08 | Ceny tekvíc v Severnej Amerike 🎃 | Regresia | Vytvárať logistický regresný model | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 09 | Webová aplikácia 🔌 | Web App | Vytvoriť webovú aplikáciu na použitie vášho vycvičeného modelu | Python | Jen |
| 10 | Úvod do klasifikácie | Klasifikácia | Vyčistiť, pripraviť a vizualizovať dáta; úvod do klasifikácie | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 11 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | Klasifikácia | Úvod do klasifikátorov | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 12 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | Klasifikácia | Viac klasifikátorov | Python • R | Jen and Cassie • Eric Wanjau |
| 13 | Lahodné ázijské a indické kuchyne 🍜 | Klasifikácia | Vytvoriť odporúčaciu webovú aplikáciu s použitím vášho modelu | Python | Jen |
| 14 | Úvod do zhlukovania | Zhlukovanie | Vyčistiť, pripraviť a vizualizovať dáta; Úvod do zhlukovania | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 15 | Preskúmanie nigerijských hudobných chutí 🎧 | Zhlukovanie | Preskúmať metódu K-Means zhlukovania | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
| 16 | Úvod do spracovania prirodzeného jazyka ☕️ | Spracovanie natural language | Naučiť sa základy NLP vytvorením jednoduchého bota | Python | Stephen |
| 17 | Bežné úlohy NLP ☕️ | Spracovanie natural language | Prehĺbiť svoje vedomosti o NLP pochopením bežných úloh pri práci s jazykovými štruktúrami | Python | Stephen |
| 18 | Preklad a analýza sentimentu |
Spracovanie natural language | Preklad a analýza sentimentu s Jane Austen | Python | Stephen |
| 19 | Romantické hotely v Európe |
Spracovanie natural language | Analýza sentimentu na základe hotelových recenzií 1 | Python | Stephen |
| 20 | Romantické hotely v Európe |
Spracovanie natural language | Analýza sentimentu na základe hotelových recenzií 2 | Python | Stephen |
| 21 | Úvod do prognózovania časových radov | Časové rady | Úvod do prognózovania časových radov | Python | Francesca |
| 22 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - prognózovanie časových radov s ARIMA | Časové rady | Prognózovanie časových radov pomocou ARIMA | Python | Francesca |
| 23 | ⚡️ Svetová spotreba energie ⚡️ - prognózovanie časových radov so SVR | Časové rady | Prognózovanie časových radov so Support Vector Regressor | Python | Anirban |
| 24 | Úvod do posilňovacieho učenia | Posilňovacie učenie | Úvod do posilňovacieho učenia pomocou Q-Learning | Python | Dmitry |
| 25 | Pomôž Petrovi vyhnúť sa vlkovi! 🐺 | Posilňovacie učenie | Posilňovacie učenie Gym | Python | Dmitry |
| Postscript | Skutočné scenáre a aplikácie ML | ML v praxi | Zaujímavé a poučné reálne aplikácie klasického ML | Lekcia | Tím |
| Postscript | Ladenie modelov ML pomocou RAI dashboardu | ML v praxi | Ladenie modelov strojového učenia pomocou komponentov dashboardu Responsible AI | Lekcia | Ruth Yakubu |
nájdite všetky doplnkové zdroje pre tento kurz v našej Microsoft Learn kolekcii
Túto dokumentáciu môžete spustiť offline pomocou Docsify. Vytvorte si forka tohto repozitára, nainštalujte Docsify na váš lokálny počítač a potom v koreňovom priečinku tohto repozitára zadajte príkaz docsify serve. Webová stránka bude sprístupnená na porte 3000 na vašom localhoste: localhost:3000.
Nájdite PDF s osnovou a odkazmi tu.
Náš tím vytvára aj ďalšie kurzy! Pozrite si:
Ak sa zaseknete alebo máte otázky počas učenia strojového učenia alebo vývoja AI aplikácií, nebojte sa — pomoc je k dispozícii.
Môžete sa pripojiť k diskusiám s ostatnými študentmi a vývojármi, klásť otázky a zdieľať svoje nápady s komunitou.
- Pripojte sa k komunite, aby ste kládli otázky a učili sa s ostatnými
- Diskutujte o konceptoch strojového učenia a nápadoch na projekty
- Získajte usmernenie od skúsených vývojárov
Podporná komunita je skvelý spôsob, ako rozvíjať svoje zručnosti a rýchlejšie riešiť problémy.
Microsoft Foundry Discord komunita
Ak narazíte na chyby, problémy alebo máte návrhy na vylepšenia, môžete tiež otvoriť Issue v tomto repozitári a nahlásiť problém.
Pre spätnú väzbu k produktu alebo pre vyhľadávanie existujúcich príspevkov v komunite navštívte Vývojárske fórum:
- Prejdite si poznámkové bloky po každej lekcii pre lepšie porozumenie.
- Precvičujte implementáciu algoritmov samostatne.
- Preskúmajte reálne datasety pomocou naučených konceptov.
Zrieknutie sa zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, majte na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Pôvodný dokument v jeho rodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre kritické informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nenesieme zodpovednosť za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.