ML-For-Beginners/translations/ro

🌐 Suport Multilingv

Suportat prin GitHub Action (Automatizat și Întotdeauna Actualizat)

Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese

Preferi să clonezi local?

Acest depozit include peste 50 de traduceri de limbi, ceea ce crește semnificativ dimensiunea descărcării. Pentru a clona fără traduceri, folosește checkout-ul sparsat:

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"

Aceasta îți oferă tot ce ai nevoie pentru a finaliza cursul cu o descărcare mult mai rapidă.

Alătură-te Comunității Noastre

Avem o serie Discord despre învățarea cu AI în desfășurare, află mai multe și alătură-te la Seria Learn with AI între 18 - 30 septembrie 2025. Vei primi sfaturi și trucuri pentru utilizarea GitHub Copilot pentru Știința Datelor.

Învățare Automată pentru Începători - Un Curriculum

🌍 Călătorește în jurul lumii în timp ce explorăm Învățarea Automată prin intermediul culturilor lumii 🌍

Cloud Advocates la Microsoft sunt încântați să ofere un curriculum de 12 săptămâni, cu 26 de lecții, totul despre Învățarea Automată. În acest curriculum, vei învăța despre ceea ce se numește uneori învățarea automată clasică, folosind în principal biblioteca Scikit-learn și evitând învățarea profundă, care este acoperită în curriculumul nostru AI pentru Începători. Combină aceste lecții cu curriculumul nostru 'Știința Datelor pentru Începători'!

Călătorește cu noi în jurul lumii aplicând aceste tehnici clasice pe date din multe zone ale lumii. Fiecare lecție include teste pre- și post-lectură, instrucțiuni scrise pentru a finaliza lecția, o soluție, un exercițiu și altele. Pedagogia noastră bazată pe proiecte îți permite să înveți în timp ce construiești, o metodă dovedită ca fiind eficientă pentru reținerea noilor competențe.

✍️ 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 Tomomi Imura, Dasani Madipalli și Jen Looper

🙏 Mulțumiri speciale 🙏 autorilor studenți ambasadori Microsoft, recenzorilor și colaboratorilor de conținut, în special Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila și Snigdha Agarwal

🤩 Recunoștință suplimentară ambasadorilor studenți Microsoft Eric Wanjau, Jasleen Sondhi și Vidushi Gupta pentru lecțiile noastre în R!

Începutul

Urmează acești pași:

1. Feez-ul Depozitului: Apasă pe butonul "Fork" din colțul din dreapta sus al acestei pagini.
2. Clonează Depozitul: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

💡 Sfat pentru început rapid: Vrei să începi într-un browser fără să instalezi Python local? Folosește GitHub Codespaces pentru a crea un mediu de dezvoltare în cloud pentru fork-ul tău. Deschide meniul verde Code, selectează Codespaces și creează un codespace; instalează în interiorul său fiecare dependență necesară lecției, după caz.

găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn

🔧 Ai nevoie de ajutor? Verifică Ghidul de Depanare pentru soluții la probleme comune cu instalarea, configurarea și rularea lecțiilor.

Studenți, pentru a folosi acest curriculum, fork-uiți întregul repo în propriul vostru cont GitHub și finalizați exercițiile pe cont propriu sau în grup:

• Începe cu un test pre-lectură.
• Citește lecția și finalizează activitățile, făcând pauze pentru reflecție la fiecare verificare de cunoștințe.
• Încearcă să creezi proiectele înțelegând lecțiile, mai degrabă decât executând codul soluției; totuși, acel cod este disponibil în folderele /solution din fiecare lecție orientată pe proiect.
• Fă testul post-lectură.
• Finalizează provocarea.
• Completează temele.
• După finalizarea unui grup de lecții, vizitează Discussion Board și „învață în voce tare” completând rubrică PAT corespunzătoare. Un „PAT” este un Instrument de Evaluare a Progresului, o rubrică pe care o completezi pentru a-ți aprofunda învățarea. Poți, de asemenea, să reacționezi la alte PAT-uri pentru a învăța împreună.

Pentru studiu suplimentar, recomandăm urmarea acestor module și trasee de învățare Microsoft Learn.

Profesori, am inclus unele sugestii despre cum să folosiți acest curriculum.

---

Parcurgeri video

Unele lecții sunt disponibile ca video scurte. Le puteți găsi integrate în lecții sau pe playlist-ul ML for Beginners de pe canalul Microsoft Developer YouTube făcând clic pe imaginea de mai jos.

---

Cunoaște Echipa

Gif de Mohit Jaisal

🎥 Dă clic pe imaginea de mai sus pentru un video despre proiect și oamenii care l-au creat!

---

Pedagogie

Am ales două principii pedagogice în construirea acestui curriculum: asigurarea că este hands-on bazat pe proiecte și că include teste frecvente. În plus, acest curriculum are o temă comună pentru coeziune.

Prin alinierea conținutului cu proiecte, procesul devine mai captivant pentru studenți și reținerea conceptelor va fi augmentată. De asemenea, un test de nivel scăzut înainte de lecție setează intenția studentului de a învăța un subiect, iar un al doilea test după lecție asigură reținerea suplimentară. Acest curriculum a fost conceput să fie flexibil și distractiv și poate fi parcurs integral sau parțial. Proiectele încep mici și devin tot mai complexe până la sfârșitul ciclului de 12 săptămâni. Curriculumul include și un postscript despre aplicații reale ale IA, care poate fi folosit ca punct extra sau ca bază pentru discuții.

Găsiți Codul de Conduită, Contribuții, Traduceri și Depanare. Așteptăm cu interes feedback-ul vostru constructiv!

Fiecare lecție include

• schiță opțională
• video suplimentar opțional
• parcurgere video (doar unele lecții)
• test de încălzire pre-lectură
• lecția scrisă
• pentru lecțiile bazate pe proiect, ghiduri pas cu pas pentru construirea proiectului
• verificări de cunoștințe
• o provocare
• lectură suplimentară
• temă
• test post-lectură

O notă despre limbaje: Aceste lecții sunt scrise în principal în Python, dar multe sunt disponibile și în R. Pentru a finaliza o lecție R, mergi în folderul /solution și caută lecțiile R. Acestea au extensia .rmd, care reprezintă un fișier R Markdown ce poate fi definit simplu ca o încorporare de blocuri de cod (de R sau alte limbaje) și un header YAML (care ghidează formatarea output-urilor, cum ar fi PDF) într-un document Markdown. Ca atare, servește ca un cadru ideal de creare de conținut pentru știința datelor, permițând să combini codul, rezultatele și gândurile tale, scriindu-le în Markdown. În plus, documentele R Markdown pot fi randate în formate precum PDF, HTML sau Word.

O notă despre teste: Toate testele sunt în folderul Quiz App, 52 teste în total cu câte trei întrebări fiecare. Sunt legate din interiorul lecțiilor, dar aplicația de teste poate fi rulată local; urmează 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 învățarea automată	Introduction	Învață conceptele de bază din spatele învățării automate	Lesson	Muhammad
02	Istoria învățării automate	Introduction	Învață istoria care stă la baza acestui domeniu	Lesson	Jen și Amy
03	Corectitudine și învățarea automată	Introduction	Care sunt problemele filosofice importante legate de corectitudine pe care studenții ar trebui să le ia în considerare când construiesc și aplică modele ML?	Lesson	Tomomi
04	Tehnici pentru învățarea automată	Introduction	Ce tehnici folosesc cercetătorii în ML pentru a construi modele de învățare automată?	Lesson	Chris și Jen
05	Introducere în regresie	Regression	Începe cu Python și Scikit-learn pentru modele de regresie	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃	Regression	Vizualizează și curăță datele pentru pregătire pentru ML	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃	Regression	Construiește modele de regresie liniară și polinomială	Python • R	Jen și Dmitry • Eric Wanjau
08	Prețurile dovlecilor din America de Nord 🎃	Regression	Construiește un model de regresie logistică	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	O aplicație web 🔌	Web App	Construiește o aplicație web pentru a folosi modelul antrenat	Python	Jen
10	Introducere în clasificare	Classification	Curăță, pregătește și vizualizează datele; introducere în clasificare	Python • R	Jen și Cassie • Eric Wanjau
11	Bucătării asiatice și indiene delicioase 🍜	Classification	Introducere în clasificatori	Python • R	Jen și Cassie • Eric Wanjau
12	Bucătării asiatice și indiene delicioase 🍜	Classification	Mai mulți clasificatori	Python • R	Jen și Cassie • Eric Wanjau
13	Bucătării asiatice și indiene delicioase 🍜	Classification	Construiește o aplicație web recomandantă folosind modelul tău	Python	Jen
14	Introducere în clustering	Clustering	Curăță, pregătește și vizualizează datele; Introducere în clustering	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Explorarea gusturilor muzicale nigeriene 🎧	Clustering	Explorează metoda de clustering K-Means	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Introducere în procesarea limbajului natural ☕️	Natural language processing	Învață elementele de bază despre NLP construind un bot simplu	Python	Stephen
17	Sarcini comune NLP ☕️	Natural language processing	Aprofundează-ți cunoștințele despre NLP înțelegând sarcinile comune atunci când lucrezi cu structuri de limbaj	Python	Stephen
18	Traducere și analiză a sentimentelor ♥️	Natural language processing	Traducere și analiză a sentimentelor cu Jane Austen	Python	Stephen
19	Hoteluri romantice din Europa ♥️	Natural language processing	Analiza sentimentelor cu recenzii de hoteluri 1	Python	Stephen
20	Hoteluri romantice din Europa ♥️	Natural language processing	Analiza sentimentelor cu recenzii de hoteluri 2	Python	Stephen
21	Introducere în prognoza seriilor temporale	Time series	Introducere în prognoza seriilor temporale	Python	Francesca
22	⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoză cu ARIMA	Time series	Prognoza seriilor temporale cu ARIMA	Python	Francesca
23	⚡️ Utilizarea energiei la nivel mondial ⚡️ - prognoză cu SVR	Time series	Prognoza seriilor temporale cu Support Vector Regressor	Python	Anirban
24	Introducere în învățarea prin întărire	Reinforcement learning	Introducere în învățarea prin întărire folosind Q-Learning	Python	Dmitry
25	Ajută-l pe Peter să evite lupul! 🐺	Reinforcement learning	Învățarea prin întărire în mediul Gym	Python	Dmitry
Postscript	Scenarii și aplicații reale ML	ML in the Wild	Aplicații interesante și revelatoare ale ML clasice în lumea reală	Lesson	Echipa
Postscript	Depanare modele ML folosind dashboard-ul RAI	ML in the Wild	Depanarea modelelor în învățarea automată folosind componentele dashboard-ului Responsible AI	Lesson	Ruth Yakubu

găsește toate resursele suplimentare pentru acest curs în colecția noastră Microsoft Learn

Acces offline

Poți rula această documentație offline folosind Docsify. Copiază acest repo, instalează Docsify pe mașina ta locală, apoi în folderul rădăcină al acestui repo, tastează docsify serve. Site-ul va fi servit pe portul 3000 pe localhost-ul tău: localhost:3000.

Fișiere PDF

Găsește un pdf al curriculumului cu linkuri aici.

🎒 Alte cursuri

Echipa noastră produce și alte cursuri! Verifică:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenți

---

Seria AI Generativ

---

Învățare de bază

---

Seria Copilot

Obținerea ajutorului

Dacă te blochezi sau ai întrebări în timp ce înveți Învățarea Automată sau construiești aplicații AI, nu-ți face griji — ajutorul este disponibil.

Poți participa la discuții cu alți cursanți și dezvoltatori, poți pune întrebări și îți poți împărtăși ideile cu comunitatea.

• Alătură-te comunității pentru a pune întrebări și a învăța împreună cu alții
• Discută concepte de învățare automată și idei de proiecte
• Primește îndrumări de la dezvoltatori experimentați

O comunitate de sprijin este o modalitate excelentă de a-ți dezvolta abilitățile și de a rezolva problemele mai rapid.

Microsoft Foundry Discord Community

Dacă întâlnești erori, bug-uri sau ai sugestii de îmbunătățiri, poți deschide și un Issue în acest depozit pentru a raporta problema.

Pentru feedback despre produs sau pentru a căuta postări existente în comunitate, vizitează Forumul Dezvoltatorilor:

Sfaturi suplimentare pentru învățare

• Recapitulează caietele de notițe după fiecare lecție pentru o mai bună înțelegere.
• Exersează implementarea algoritmilor pe cont propriu.
• Explorează seturi de date din lumea reală folosind conceptele învățate.

---

Declinare a responsabilității: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. În timp ce 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 om. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care decurg din utilizarea acestei traduceri.