ML-For-Beginners/translations/hr/AGENTS.md

AGENTS.md

Pregled projekta

Ovo je Strojno učenje za početnike, sveobuhvatan 12-tjedni kurikulum s 26 lekcija koji pokriva klasične koncepte strojnog učenja koristeći Python (prvenstveno sa Scikit-learn) i R. Repozitorij je osmišljen kao resurs za samostalno učenje s praktičnim projektima, kvizovima i zadacima. Svaka lekcija istražuje koncepte strojnog učenja kroz stvarne podatke iz različitih kultura i regija širom svijeta.

Ključne komponente:

• Edukativni sadržaj: 26 lekcija koje pokrivaju uvod u strojno učenje, regresiju, klasifikaciju, grupiranje, NLP, vremenske serije i učenje pojačanjem
• Aplikacija za kvizove: Vue.js aplikacija za kvizove s procjenama prije i nakon lekcija
• Podrška za više jezika: Automatski prijevodi na više od 40 jezika putem GitHub Actions
• Podrška za dva jezika: Lekcije dostupne na Pythonu (Jupyter bilježnice) i R-u (R Markdown datoteke)
• Učenje kroz projekte: Svaka tema uključuje praktične projekte i zadatke

Struktura repozitorija

ML-For-Beginners/
├── 1-Introduction/         # ML basics, history, fairness, techniques
├── 2-Regression/          # Regression models with Python/R
├── 3-Web-App/            # Flask web app for ML model deployment
├── 4-Classification/      # Classification algorithms
├── 5-Clustering/         # Clustering techniques
├── 6-NLP/               # Natural Language Processing
├── 7-TimeSeries/        # Time series forecasting
├── 8-Reinforcement/     # Reinforcement learning
├── 9-Real-World/        # Real-world ML applications
├── quiz-app/           # Vue.js quiz application
├── translations/       # Auto-generated translations
└── sketchnotes/       # Visual learning aids

Svaka mapa lekcije obično sadrži:

• README.md - Glavni sadržaj lekcije
• notebook.ipynb - Python Jupyter bilježnica
• solution/ - Kod rješenja (verzije za Python i R)
• assignment.md - Vježbe za praksu
• images/ - Vizualni resursi

Komande za postavljanje

Za lekcije na Pythonu

Većina lekcija koristi Jupyter bilježnice. Instalirajte potrebne ovisnosti:

# Install Python 3.8+ if not already installed
python --version

# Install Jupyter
pip install jupyter

# Install common ML libraries
pip install scikit-learn pandas numpy matplotlib seaborn

# For specific lessons, check lesson-specific requirements
# Example: Web App lesson
pip install flask

Za lekcije na R-u

Lekcije na R-u nalaze se u mapama solution/R/ kao .rmd ili .ipynb datoteke:

# Install R and required packages
# In R console:
install.packages(c("tidyverse", "tidymodels", "caret"))

Za aplikaciju za kvizove

Aplikacija za kvizove je Vue.js aplikacija smještena u direktoriju quiz-app/:

cd quiz-app
npm install

Za dokumentacijsku stranicu

Za pokretanje dokumentacije lokalno:

# Install Docsify
npm install -g docsify-cli

# Serve from repository root
docsify serve

# Access at http://localhost:3000

Radni tijek razvoja

Rad s bilježnicama lekcija

1. Idite u direktorij lekcije (npr. 2-Regression/1-Tools/)
2. Otvorite Jupyter bilježnicu:

   jupyter notebook notebook.ipynb
   

3. Prođite kroz sadržaj lekcije i vježbe
4. Provjerite rješenja u mapi solution/ ako je potrebno

Razvoj na Pythonu

• Lekcije koriste standardne Python biblioteke za podatkovnu znanost
• Jupyter bilježnice za interaktivno učenje
• Kod rješenja dostupan je u mapi solution/ svake lekcije

Razvoj na R-u

• Lekcije na R-u su u .rmd formatu (R Markdown)
• Rješenja se nalaze u poddirektorijima solution/R/
• Koristite RStudio ili Jupyter s R kernelom za pokretanje R bilježnica

Razvoj aplikacije za kvizove

cd quiz-app

# Start development server
npm run serve
# Access at http://localhost:8080

# Build for production
npm run build

# Lint and fix files
npm run lint

Upute za testiranje

Testiranje aplikacije za kvizove

cd quiz-app

# Lint code
npm run lint

# Build to verify no errors
npm run build

Napomena: Ovo je prvenstveno repozitorij edukativnog kurikuluma. Ne postoje automatizirani testovi za sadržaj lekcija. Validacija se provodi kroz:

• Rješavanje vježbi iz lekcija
• Uspješno pokretanje ćelija u bilježnicama
• Provjeru rezultata u odnosu na očekivane rezultate u rješenjima

Smjernice za stil kodiranja

Python kod

• Slijedite PEP 8 smjernice za stil
• Koristite jasna, opisna imena varijabli
• Dodajte komentare za složene operacije
• Jupyter bilježnice trebaju sadržavati markdown ćelije koje objašnjavaju koncepte

JavaScript/Vue.js (aplikacija za kvizove)

• Slijedi Vue.js smjernice za stil
• ESLint konfiguracija u quiz-app/package.json
• Pokrenite npm run lint za provjeru i automatsko ispravljanje problema

Dokumentacija

• Markdown datoteke trebaju biti jasne i dobro strukturirane
• Uključite primjere koda u blokove s ograničenjem
• Koristite relativne poveznice za interne reference
• Slijedite postojeće konvencije formatiranja

Izrada i implementacija

Implementacija aplikacije za kvizove

Aplikacija za kvizove može se implementirati na Azure Static Web Apps:

1. Preduvjeti:

   • Azure račun
   • GitHub repozitorij (već forkiran)

2. Implementacija na Azure:

   • Kreirajte resurs Azure Static Web App
   • Povežite se s GitHub repozitorijem
   • Postavite lokaciju aplikacije: /quiz-app
   • Postavite lokaciju izlaza: dist
   • Azure automatski kreira GitHub Actions tijek rada

3. GitHub Actions tijek rada:

   • Datoteka tijeka rada kreirana u .github/workflows/azure-static-web-apps-*.yml
   • Automatski se gradi i implementira pri svakom pushu na glavnu granu

PDF dokumentacija

Generirajte PDF iz dokumentacije:

npm install
npm run convert

Tijek prijevoda

Važno: Prijevodi se automatski obavljaju putem GitHub Actions koristeći Co-op Translator.

• Prijevodi se automatski generiraju kada se promjene pošalju na granu main
• NE prevodite sadržaj ručno - sustav to obavlja
• Tijek rada definiran je u .github/workflows/co-op-translator.yml
• Koristi Azure AI/OpenAI usluge za prijevod
• Podržava više od 40 jezika

Smjernice za doprinos

Za suradnike na sadržaju

1. Forkajte repozitorij i kreirajte granu za značajke
2. Izvršite promjene u sadržaju lekcija ako dodajete/ažurirate lekcije
3. Ne mijenjajte prevedene datoteke - one se automatski generiraju
4. Testirajte svoj kod - osigurajte da se sve ćelije bilježnice uspješno pokreću
5. Provjerite poveznice i slike da ispravno rade
6. Pošaljite pull request s jasnim opisom

Smjernice za pull request

• Format naslova: [Sekcija] Kratak opis promjena
  • Primjer: [Regresija] Ispravak tipfelera u lekciji 5
  • Primjer: [Quiz-App] Ažuriranje ovisnosti
• Prije slanja:
  • Osigurajte da se sve ćelije bilježnice izvršavaju bez grešaka
  • Pokrenite npm run lint ako mijenjate quiz-app
  • Provjerite formatiranje markdowna
  • Testirajte sve nove primjere koda
• PR mora sadržavati:
  • Opis promjena
  • Razlog promjena
  • Snimke zaslona ako postoje promjene u korisničkom sučelju
• Kodeks ponašanja: Slijedite Microsoft Open Source Code of Conduct
• CLA: Morat ćete potpisati Ugovor o licenciranju suradnika

Struktura lekcije

Svaka lekcija slijedi dosljedan obrazac:

1. Kviz prije predavanja - Testiranje osnovnog znanja
2. Sadržaj lekcije - Pisane upute i objašnjenja
3. Demonstracije koda - Praktični primjeri u bilježnicama
4. Provjere znanja - Provjera razumijevanja tijekom lekcije
5. Izazov - Primjena koncepata samostalno
6. Zadatak - Proširena praksa
7. Kviz nakon predavanja - Procjena rezultata učenja

Referenca za uobičajene komande

# Python/Jupyter
jupyter notebook                    # Start Jupyter server
jupyter notebook notebook.ipynb     # Open specific notebook
pip install -r requirements.txt     # Install dependencies (where available)

# Quiz App
cd quiz-app
npm install                        # Install dependencies
npm run serve                      # Development server
npm run build                      # Production build
npm run lint                       # Lint and fix

# Documentation
docsify serve                      # Serve documentation locally
npm run convert                    # Generate PDF

# Git workflow
git checkout -b feature/my-change  # Create feature branch
git add .                         # Stage changes
git commit -m "Description"       # Commit changes
git push origin feature/my-change # Push to remote

Dodatni resursi

• Microsoft Learn kolekcija: Moduli za početnike u ML-u
• Aplikacija za kvizove: Online kvizovi
• Forum za raspravu: GitHub Discussions
• Video vodiči: YouTube playlist

Ključne tehnologije

• Python: Glavni jezik za lekcije o strojnome učenju (Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib)
• R: Alternativna implementacija koristeći tidyverse, tidymodels, caret
• Jupyter: Interaktivne bilježnice za lekcije na Pythonu
• R Markdown: Dokumenti za lekcije na R-u
• Vue.js 3: Okvir za aplikaciju za kvizove
• Flask: Okvir za web aplikacije za implementaciju ML modela
• Docsify: Generator dokumentacijskih stranica
• GitHub Actions: CI/CD i automatizirani prijevodi

Sigurnosni aspekti

• Bez tajni u kodu: Nikada ne komitirajte API ključeve ili vjerodajnice
• Ovisnosti: Održavajte npm i pip pakete ažuriranima
• Unos korisnika: Primjeri web aplikacija u Flasku uključuju osnovnu validaciju unosa
• Osjetljivi podaci: Primjeri skupova podataka su javni i neosjetljivi

Rješavanje problema

Jupyter bilježnice

• Problemi s kernelom: Ponovno pokrenite kernel ako ćelije zastanu: Kernel → Restart
• Import greške: Osigurajte da su sve potrebne biblioteke instalirane s pip
• Problemi s putanjom: Pokrenite bilježnice iz njihovog direktorija

Aplikacija za kvizove

• npm install ne uspijeva: Očistite npm cache: npm cache clean --force
• Sukobi portova: Promijenite port s: npm run serve -- --port 8081
• Greške pri izradi: Obrišite node_modules i ponovno instalirajte: rm -rf node_modules && npm install

Lekcije na R-u

• Paket nije pronađen: Instalirajte s: install.packages("ime-paketa")
• RMarkdown renderiranje: Osigurajte da je rmarkdown paket instaliran
• Problemi s kernelom: Možda ćete morati instalirati IRkernel za Jupyter

Napomene specifične za projekt

• Ovo je prvenstveno kurikulum za učenje, a ne produkcijski kod
• Fokus je na razumijevanju koncepata strojnog učenja kroz praktičnu primjenu
• Primjeri koda daju prednost jasnoći nad optimizacijom
• Većina lekcija je samostalna i može se završiti neovisno
• Rješenja su dostupna, ali učenici bi trebali prvo pokušati riješiti vježbe
• Repozitorij koristi Docsify za web dokumentaciju bez koraka izrade
• Sketchnotes pružaju vizualne sažetke koncepata
• Podrška za više jezika čini sadržaj globalno dostupnim

---

Izjava o odricanju odgovornosti:
Ovaj dokument je preveden pomoću AI usluge za prevođenje Co-op Translator. Iako nastojimo osigurati točnost, imajte na umu da automatski prijevodi mogu sadržavati pogreške ili netočnosti. Izvorni dokument na izvornom jeziku treba smatrati autoritativnim izvorom. Za ključne informacije preporučuje se profesionalni prijevod od strane stručnjaka. Ne preuzimamo odgovornost za nesporazume ili pogrešne interpretacije koje proizlaze iz korištenja ovog prijevoda.