<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
  "original_hash": "612aef7a03204260e940131b09691977",
  "translation_date": "2025-09-05T15:03:43+00:00",
  "source_file": "README.md",
  "language_code": "ro"
}
-->
[![GitHub license](https://img.shields.io/github/license/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/blob/master/LICENSE)  
[![GitHub contributors](https://img.shields.io/github/contributors/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/graphs/contributors/)  
[![GitHub issues](https://img.shields.io/github/issues/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/issues/)  
[![GitHub pull-requests](https://img.shields.io/github/issues-pr/microsoft/ML-For-Beginners.svg)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/pulls/)  
[![PRs Welcome](https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http://makeapullrequest.com)  

[![GitHub watchers](https://img.shields.io/github/watchers/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Watch)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/watchers/)  
[![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Fork)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/network/)  
[![GitHub stars](https://img.shields.io/github/stars/microsoft/ML-For-Beginners.svg?style=social&label=Star)](https://GitHub.com/microsoft/ML-For-Beginners/stargazers/)  

### 🌐 Suport Multi-Limbă  

#### Suportat prin GitHub Action (Automat & Mereu Actualizat)  

[French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](../it/README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](./README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md)  

#### Alătură-te Comunității  

[![Azure AI Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/kzRShWzttr)](https://discord.gg/kzRShWzttr)  

# Machine Learning pentru Începători - Un Curriculum  

> 🌍 Călătorește în jurul lumii în timp ce explorăm Machine Learning prin intermediul culturilor mondiale 🌍  

Cloud Advocates de la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, cu 26 de lecții, despre **Machine Learning**. În acest curriculum, vei învăța despre ceea ce este uneori numit **machine learning clasic**, utilizând în principal biblioteca Scikit-learn și evitând deep learning, care este acoperit în [curriculumul nostru AI pentru Începători](https://aka.ms/ai4beginners). Combină 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 diverse regiuni ale lumii. Fiecare lecție include chestionare înainte și după lecție, instrucțiuni scrise pentru completarea lecției, o soluție, o temă și multe altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți în timp ce construiești, o metodă dovedită pentru a fixa noile abilități.  

**✍️ Mulțumiri sincere 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 contributorilor 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!**  

# Începe  

Urmează acești pași:  
1. **Fork Repository-ul**: Apasă pe butonul "Fork" din colțul dreapta sus al acestei pagini.  
2. **Clonează Repository-ul**:   `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git`  

> [găsește 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)  

**[Studenți](https://aka.ms/student-page)**, pentru a utiliza acest curriculum, faceți fork întregului repo în propriul cont GitHub și completați exercițiile pe cont propriu sau în grup:  

- Începeți cu un chestionar înainte de lecție.  
- Citiți lecția și completați activitățile, oprindu-vă și reflectând la fiecare verificare a cunoștințelor.  
- Încercați să creați proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât rulând codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele `/solution` din fiecare lecție orientată pe proiect.  
- Faceți chestionarul de după lecție.  
- Completați provocarea.  
- Completați tema.  
- După ce ați finalizat un grup de lecții, vizitați [Discussion Board](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) și "învățați cu voce tare" completând rubricul PAT corespunzător. 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 rubrici PAT pentru a învăța împreună.  

> Pentru studii suplimentare, 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 utilizați acest curriculum.  

---

## Tutoriale video  

Unele lecții sunt disponibile sub formă de videoclipuri scurte. Puteți găsi toate acestea în lecții, sau pe [playlist-ul ML pentru Începători de pe canalul YouTube Microsoft Developer](https://aka.ms/ml-beginners-videos) făcând clic pe imaginea de mai jos.  

[![ML pentru începători banner](../../images/ml-for-beginners-video-banner.png)](https://aka.ms/ml-beginners-videos)  

---

## Cunoaște Echipa  

[![Video promoțional](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU)  

**Gif realizat de** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal)  

> 🎥 Apasă pe imaginea de mai sus pentru un videoclip despre proiect și persoanele care l-au creat!  

---

## Pedagogie  

Am ales două principii pedagogice în timp ce am construit acest curriculum: asigurarea că este **bazat pe proiecte** și că include **chestionare frecvente**. În plus, acest curriculum are o **temă comună** pentru a-i oferi coeziune.  

Prin asigurarea că conținutul se aliniază cu proiectele, procesul devine mai captivant pentru studenți, iar reținerea conceptelor va fi îmbunătățită. În plus, un chestionar cu miză redusă înainte de o clasă setează intenția studentului spre învățarea unui subiect, în timp ce un al doilea chestionar după clasă asigură o reținere suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs în întregime sau parțial. Proiectele încep mici și devin din ce în ce mai complexe până la sfârșitul ciclului de 12 săptămâni. Acest curriculum include, de asemenea, un postscript despre aplicațiile reale ale ML, care poate fi utilizat ca credit suplimentar sau ca bază pentru discuții.  

> Găsiți [Codul nostru de Conduită](CODE_OF_CONDUCT.md), [Contribuții](CONTRIBUTING.md) și ghidurile de [Traducere](TRANSLATIONS.md). Apreciem feedback-ul vostru constructiv!  

## Fiecare lecție include  

- opțional, o schiță  
- opțional, un videoclip suplimentar  
- tutorial video (doar pentru unele lecții)  
- [chestionar de încălzire înainte de lecție](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/)  
- lecție scrisă  
- pentru lecțiile bazate pe proiecte, ghiduri pas cu pas despre cum să construiești proiectul  
- verificări ale cunoștințelor  
- o provocare  
- lectură suplimentară  
- temă  
- [chestionar de 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 completa o lecție în R, accesați folderul `/solution` și căutați lecțiile în R. Acestea includ o extensie .rmd care reprezintă un fișier **R Markdown**, care poate fi definit simplu ca o integrare de `fragmente de cod` (din R sau alte limbaje) și un `header YAML` (care ghidează cum să formateze ieșirile, cum ar fi PDF) într-un `document Markdown`. Astfel, servește ca un cadru exemplar de autor pentru știința datelor, deoarece îți permite să combini codul, rezultatul acestuia și gândurile tale, permițându-ți să le notezi în Markdown. Mai mult, documentele R Markdown pot fi transformate 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, fiecare cu trei întrebări. Acestea 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 pe Azure.  

| Număr Lecție |                             Subiect                              |                   Grupare Lecții                   | Obiective de Învățare                                                                                                           |                                                              Lecție Legată                                                               |                        Autor                        |  
| :-----------: | :------------------------------------------------------------: | :-------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | :--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :--------------------------------------------------: |  
|      01       |                Introducere în machine learning                |      [Introducere](1-Introduction/README.md)       | Învață conceptele de bază din spatele machine learning                                                                          |                                             [Lecție](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md)                                             |                       Muhammad                       |  
|      02       |                Istoria machine learning                        |      [Introducere](1-Introduction/README.md)       | Învață istoria care stă la baza acestui domeniu                                                                                 |                                            [Lecție](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md)                                            |                     Jen și Amy                      |  
|      03       |                 Echitate și machine learning                  |      [Introducere](1-Introduction/README.md)       | Care sunt problemele filosofice importante legate de echitate pe care studenții ar trebui să le ia în considerare?             |                                              [Lecție](1-Introduction/3-fairness/README.md)                                               |                        Tomomi                        |  
|      04       |                Tehnici pentru învățarea automată              |      [Introducere](1-Introduction/README.md)       | Ce tehnici folosesc cercetătorii ML pentru a construi modele ML?                                                                |                                          [Lecție](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md)                                           |                    Chris și Jen                     |
|      05       |                   Introducere în regresie                     |        [Regresie](2-Regression/README.md)         | Începeți cu Python și Scikit-learn pentru modele de regresie                                                                   |         
<ul><li>[Python](2-Regression/1-Tools/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html)</li></ul>         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      06       |                Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃    |        [Regresie](2-Regression/README.md)         | Vizualizați și curățați datele pentru pregătirea ML                                                                            |          <ul><li>[Python](2-Regression/2-Data/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html)</li></ul>          |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      07       |                Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃    |        [Regresie](2-Regression/README.md)         | Construiți modele de regresie liniară și polinomială                                                                           |        <ul><li>[Python](2-Regression/3-Linear/README.md)</li><li>[R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html)</li></ul>        |      <ul><li>Jen și Dmitry</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      08       |                Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃    |        [Regresie](2-Regression/README.md)         | Construiți un model de regresie logistică                                                                                      |     <ul><li>[Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) </li><li>[R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html)</li></ul>      |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      09       |                          O aplicație web 🔌                   |           [Aplicație Web](3-Web-App/README.md)    | Construiți o aplicație web pentru a utiliza modelul antrenat                                                                  |                                                 [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md)                                                  |                         Jen                          |
|      10       |                 Introducere în clasificare                    |    [Clasificare](4-Classification/README.md)      | Curățați, pregătiți și vizualizați datele; introducere în clasificare                                                          | <ul><li> [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) </li><li>[R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html)  | <ul><li>Jen și Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      11       |             Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜       |    [Clasificare](4-Classification/README.md)      | Introducere în clasificatori                                                                                                   | <ul><li> [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | <ul><li>Jen și Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      12       |             Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜       |    [Clasificare](4-Classification/README.md)      | Mai mulți clasificatori                                                                                                        | <ul><li> [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md)</li><li>[R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | <ul><li>Jen și Cassie</li><li>Eric Wanjau</li></ul> |
|      13       |             Bucătării delicioase asiatice și indiene 🍜       |    [Clasificare](4-Classification/README.md)      | Construiți o aplicație web de recomandare folosind modelul vostru                                                              |                                              [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                                                           |         <ul><li> [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html)         |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      15       |              Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧      |        [Clustering](5-Clustering/README.md)       | Explorați metoda de clustering K-Means                                                                                        |           <ul><li> [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md)</li><li>[R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html)           |      <ul><li>Jen</li><li>Eric Wanjau</li></ul>       |
|      16       |        Introducere în procesarea limbajului natural ☕️       |   [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Învățați elementele de bază ale NLP construind un bot simplu                                                                  |                                             [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md)                                              |                       Stephen                        |
|      17       |                      Sarcini comune NLP ☕️                   |   [Procesarea limbajului natural](6-NLP/README.md) | Aprofundați cunoștințele NLP înțelegând sarcinile comune necesare pentru lucrul cu structurile lingvistice                     |                                                    [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md)                                                     |                       Stephen                        |
|      18       |             Traducere și analiză de sentiment ♥️             |   [Procesarea limbajului natural](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 ♥️            |   [Procesarea limbajului natural](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 ♥️            |   [Procesarea limbajului natural](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        |        [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md)   | Introducere în prognoza seriilor temporale                                                                                    |                                             [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md)                                              |                      Francesca                       |
|      22       | ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoză ARIMA |        [Serii temporale](7-TimeSeries/README.md)   | Prognoza seriilor temporale cu ARIMA                                                                                          |                                                 [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md)                                                 |                      Francesca                       |
|      23       |  ⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoză SVR  |        [Serii temporale](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           | [Învățare prin întărire](8-Reinforcement/README.md)| Introducere în învățarea prin întărire cu Q-Learning                                                                          |                                             [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md)                                              |                        Dmitry                        |
|      25       |                 Ajutați-l pe Peter să evite lupul! 🐺        | [Învățare prin întărire](8-Reinforcement/README.md)| Gym pentru învățarea prin întărire                                                                                           |                                                [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md)                                                 |                        Dmitry                        |
|  Postscript   |            Scenarii și aplicații ML din lumea reală          |      [ML în sălbăticie](9-Real-World/README.md)    | Aplicații interesante și revelatoare ale ML clasic                                                                            |                                             [Lecție](9-Real-World/1-Applications/README.md)                                              |                         Echipa                       |
|  Postscript   |            Debugging-ul modelelor ML cu tabloul RAI          |      [ML în sălbăticie](9-Real-World/README.md)    | Debugging-ul modelelor de învățare automată folosind componentele tabloului Responsible AI                                    |                                             [Lecție](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 acestui repo, [instalați Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) pe mașina locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastați `docsify serve`. Website-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul vostru: `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:

- [Generative AI pentru Începători](https://aka.ms/genai-beginners)
- [Generative AI pentru Începători .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
- [Generative AI cu JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
- [Generative AI cu Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
- [AI pentru Începători](https://aka.ms/ai-beginners)
- [Știința Datelor pentru Începători](https://aka.ms/datascience-beginners)
- [ML pentru Începători](https://aka.ms/ml-beginners)
- [Securitate Cibernetică pentru Începători](https://github.com/microsoft/Security-101) 
- [Dezvoltare Web pentru Începători](https://aka.ms/webdev-beginners)
- [IoT pentru Începători](https://aka.ms/iot-beginners)
- [Dezvoltare XR pentru Începători](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
- [Stăpânirea GitHub Copilot pentru Programare în Echipe](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
- [Stăpânirea GitHub Copilot pentru Dezvoltatori C#/.NET](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
- [Alege-ți propria aventură Copilot](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)

---

**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 să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa natală ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.