[](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/) ### 🌐 Suport Multilingv #### Suportat prin GitHub Action (Automatizat și Întotdeauna Actualizat) [Arabic](../ar/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Estonian](../et/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [French](../fr/README.md) | [German](../de/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Kannada](../kn/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Lithuanian](../lt/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Malayalam](../ml/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Nigerian Pidgin](../pcm/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Romanian](./README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Tamil](../ta/README.md) | [Telugu](../te/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) #### Alăturați-vă Comunității Noastre [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Avem o serie Discord de învățare cu AI în desfășurare, aflați mai multe și alăturați-vă nouă la [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) în perioada 18 - 30 septembrie 2025. Veți primi sfaturi și trucuri pentru utilizarea GitHub Copilot pentru Data Science.  # Învățare Automată pentru Începători - Un Curriculum > 🌍 Călătorește în jurul lumii în timp ce explorăm Învățarea Automată prin intermediul culturilor lumii 🌍 Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, 26 de lecții, despre **Învățarea Automată**. În acest curriculum, veți învăța despre ceea ce uneori este numit **învățare automată clasică**, folosind în principal biblioteca Scikit-learn și evitând învățarea profundă, care este acoperită în curriculumul nostru [AI pentru Începători](https://aka.ms/ai4beginners). Combinați aceste lecții cu curriculumul nostru ['Data Science pentru Începători'](https://aka.ms/ds4beginners), de asemenea! Călătorește cu noi în jurul lumii în timp ce aplicăm aceste tehnici clasice pe date din multe zone ale lumii. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție, o temă și altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte vă permite să învățați în timp ce construiți, o metodă dovedită pentru ca noile abilități să se fixeze. **✍️ Mulțumiri călduroase autorilor noștri** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu și Amy Boyd **🎨 Mulțumiri și ilustratorilor noștri** Tomomi Imura, Dasani Madipalli și Jen Looper **🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor, recenzorilor și colaboratorilor de conținut Microsoft Student Ambassador**, în special Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila și Snigdha Agarwal **🤩 Recunoștință suplimentară pentru Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi și Vidushi Gupta pentru lecțiile noastre în R!** # Începutul Urmați acești pași: 1. **Fork la Repozitoriu**: Faceți clic pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini. 2. **Clonați Repozitoriul**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [găsiți toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Aveți nevoie de ajutor?** Consultați [Ghidul de depanare](TROUBLESHOOTING.md) pentru soluții la probleme comune cu instalarea, configurarea și rularea lecțiilor. **[Studenți](https://aka.ms/student-page)**, pentru a folosi acest curriculum, faceți fork la întregul repo în contul vostru GitHub și finalizați exercițiile singuri sau în grup: - Începeți cu un chestionar înainte de lecție. - Citiți lecția și finalizați activitățile, oprindu-vă și reflectând la fiecare verificare a cunoștințelor. - Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât rulând codul soluției; totuși, codul este disponibil în folderele `/solution` din fiecare lecție orientată pe proiect. - Susțineți chestionarul după lecție. - Finalizați provocarea. - Finalizați tema. - După finalizarea unui grup de lecții, vizitați [Forum de Discuții](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) și "învățați cu voce tare" completând rubrica PAT corespunzătoare. Un 'PAT' este un Instrument de Evaluare a Progresului, o rubrică pe care o completați pentru a vă aprofunda învățarea. De asemenea, puteți reacționa la alte PAT-uri pentru a învăța împreună. > Pentru studiu suplimentar, recomandăm urmarea acestor module și trasee de învățare [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **Profesori**, am inclus [câteva sugestii](for-teachers.md) despre cum să folosiți acest curriculum. --- ## Parcurgeri video Unele lecții sunt disponibile ca videoclipuri scurte. Le puteți găsi integrate în lecții sau pe [playlist-ul ML for Beginners pe canalul Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) făcând clic pe imaginea de mai jos. [](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Echipa [](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif de** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Faceți clic pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și oamenii care l-au creat! --- ## Pedagogie Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: să fie hands-on **bazat pe proiecte** și să includă **chestionare frecvente**. În plus, acest curriculum are o **temă** comună pentru a-i da coeziune. Prin asigurarea alinierii conținutului cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți și reținerea conceptelor va fi augmentată. În plus, un chestionar cu miză scăzută înainte de curs setează intenția studentului către învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după curs asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la finalul ciclului de 12 săptămâni. Curriculumul include și un postscript despre aplicații reale ale ML, care poate fi folosit ca credit suplimentar sau ca bază pentru discuții. > Găsiți [Codul nostru de conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md), [Traduceri](TRANSLATIONS.md) și [Depanare](TROUBLESHOOTING.md). Așteptăm cu interes feedback-ul vostru constructiv! ## Fiecare lecție include - schiță opțională - video suplimentar opțional - parcurgere video (doar unele lecții) - [chestionar de încălzire înainte de lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - lecție scrisă - pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului - verificări ale cunoștințelor - o provocare - lectură suplimentară - temă - [chestionar după lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **O notă despre limbaje**: Aceste lecții sunt scrise în principal în Python, dar multe sunt disponibile și în R. Pentru a finaliza o lecție în R, mergeți în folderul `/solution` și căutați lecțiile în R. Acestea includ o extensie .rmd care reprezintă un fișier **R Markdown**, definit simplu ca o încorporare de `blocuri de cod` (în R sau alte limbaje) și un `header YAML` (care ghidează cum să formatați ieșirile, cum ar fi PDF) într-un `document Markdown`. Astfel, servește ca un cadru exemplu pentru autorii de știință a datelor, deoarece vă permite să combinați codul, rezultatul său și gândurile dvs. scriindu-le în Markdown. Mai mult, documentele R Markdown pot fi generate în formate de ieșire precum PDF, HTML sau Word. > **O notă despre chestionare**: Toate chestionarele sunt conținute în [folderul Quiz App](../../quiz-app), pentru un total de 52 de chestionare cu câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din lecții, dar aplicația de chestionare poate fi rulată local; urmați instrucțiunile din folderul `quiz-app` pentru a găzdui local sau a implementa în Azure. | Număr Lecție | Subiect | Grupare Lecție | Obiective de Învățare | Lecție Legată | Autor | | :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: | | 01 | Introducere în învățarea automată | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Aflați conceptele de bază din spatele învățării automate | [Lesson](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | Istoria învățării automate | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Aflați istoria care stă la baza acestui domeniu | [Lesson](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | Echitatea și învățarea automată | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Care sunt problemele filosofice importante legate de echitate pe care studenții ar trebui să le ia în considerare când construiesc și aplică modele ML? | [Lesson](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Tehnici pentru învățarea automată | [Introduction](1-Introduction/README.md) | Ce tehnici folosesc cercetătorii ML pentru a construi modele ML? | [Lesson](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | Introducere în regresie | [Regression](2-Regression/README.md) | Începeți cu Python și Scikit-learn pentru modele de regresie | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Vizualizați și curățați datele în pregătirea pentru ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Construiți modele de regresie liniară și polinomială | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃 | [Regression](2-Regression/README.md) | Construiți un model de regresie logistică | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | O aplicație web 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Construiți o aplicație web pentru a folosi modelul antrenat | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introducere în clasificare | [Classification](4-Classification/README.md) | Curățați, pregătiți și vizualizați datele; introducere în clasificare | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Introducere în clasificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Mai mulți clasificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜 | [Classification](4-Classification/README.md) | Construiți o aplicație web de recomandare folosind modelul dvs. | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introducere în clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Curățați, pregătiți și vizualizați datele; introducere în clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Explorați metoda de clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Introducere în procesarea limbajului natural ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Aflați elementele de bază despre NLP construind un bot simplu | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Sarcini comune NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Adânciți-vă cunoștințele despre NLP înțelegând sarcinile comune necesare când lucrați cu structuri de limbaj | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Traducere și analiză de sentiment ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Traducere și analiză de sentiment cu Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Hoteluri romantice din Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analiză de sentiment cu recenzii de hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Introducere în prognoza seriilor temporale | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoza seriilor temporale cu SVR | [Time series](7-TimeSeries/README.md) | Prognoza seriilor temporale cu Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introducere în învățarea prin întărire | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introducere în învățarea prin întărire cu Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Ajută-l pe Peter să evite lupul! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Învățarea prin întărire Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postscript | Scenarii și aplicații ML din lumea reală | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Aplicații interesante și revelatoare din lumea reală ale ML clasice | [Lesson](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | Postscript | Depanarea modelelor ML folosind tabloul de bord RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Depanarea modelelor în învățarea automată folosind componentele tabloului de bord Responsible AI | [Lesson](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [găsiți toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Acces offline Puteți rula această documentație offline folosind [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Faceți fork la acest repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina dvs. locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul dvs.: `localhost:3000`. ## PDF-uri Găsiți un pdf al curriculumului cu linkuri [aici](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Alte cursuri Echipa noastră produce și alte cursuri! Verificați: ### LangChain [](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Seria Generative AI [](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Învățare de bază [](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Seria Copilot [](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Obținerea ajutorului Dacă întâmpini dificultăți sau ai întrebări despre construirea aplicațiilor AI. Alătură-te altor cursanți și dezvoltatori experimentați în discuții despre MCP. Este o comunitate de sprijin unde întrebările sunt binevenite și cunoștințele sunt împărtășite liber. [](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Dacă ai feedback despre produs sau erori în timpul construirii, vizitează: [](https://aka.ms/foundry/forum) --- **Declinare de responsabilitate**: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm răspunderea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite rezultate din utilizarea acestei traduceri.