33 KiB
🌐 Υποστήριξη Πολλών Γλωσσών
Υποστηρίζεται μέσω GitHub Action (Αυτοματοποιημένο & Πάντα Ενημερωμένο)
French | Spanish | German | Russian | Arabic | Persian (Farsi) | Urdu | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Japanese | Korean | Hindi | Bengali | Marathi | Nepali | Punjabi (Gurmukhi) | Portuguese (Portugal) | Portuguese (Brazil) | Italian | Polish | Turkish | Greek | Thai | Swedish | Danish | Norwegian | Finnish | Dutch | Hebrew | Vietnamese | Indonesian | Malay | Tagalog (Filipino) | Swahili | Hungarian | Czech | Slovak | Romanian | Bulgarian | Serbian (Cyrillic) | Croatian | Slovenian | Ukrainian | Burmese (Myanmar)
Γίνετε Μέλος της Κοινότητάς μας
Έχουμε μια σειρά εκμάθησης με AI στο Discord, μάθετε περισσότερα και συμμετάσχετε στο Learn with AI Series από τις 18 έως τις 30 Σεπτεμβρίου 2025. Θα λάβετε συμβουλές και κόλπα για τη χρήση του GitHub Copilot για Data Science.
Μηχανική Μάθηση για Αρχάριους - Ένα Πρόγραμμα Σπουδών
🌍 Ταξιδέψτε σε όλο τον κόσμο καθώς εξερευνούμε τη Μηχανική Μάθηση μέσα από τις κουλτούρες του κόσμου 🌍
Οι Cloud Advocates στη Microsoft είναι στην ευχάριστη θέση να προσφέρουν ένα πρόγραμμα σπουδών 12 εβδομάδων και 26 μαθημάτων για τη Μηχανική Μάθηση. Σε αυτό το πρόγραμμα, θα μάθετε για αυτό που συχνά αποκαλείται κλασική μηχανική μάθηση, χρησιμοποιώντας κυρίως τη βιβλιοθήκη Scikit-learn και αποφεύγοντας τη βαθιά μάθηση, η οποία καλύπτεται στο πρόγραμμα σπουδών AI for Beginners. Συνδυάστε αυτά τα μαθήματα με το πρόγραμμα 'Data Science for Beginners', επίσης!
Ταξιδέψτε μαζί μας σε όλο τον κόσμο καθώς εφαρμόζουμε αυτές τις κλασικές τεχνικές σε δεδομένα από διάφορες περιοχές του κόσμου. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει κουίζ πριν και μετά το μάθημα, γραπτές οδηγίες για την ολοκλήρωση του μαθήματος, λύση, εργασία και πολλά άλλα. Η προσέγγισή μας που βασίζεται σε έργα σας επιτρέπει να μαθαίνετε ενώ δημιουργείτε, ένας αποδεδειγμένος τρόπος για να "κολλήσουν" οι νέες δεξιότητες.
✍️ Θερμές ευχαριστίες στους συγγραφείς μας Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu και Amy Boyd
🎨 Ευχαριστίες και στους εικονογράφους μας Tomomi Imura, Dasani Madipalli και Jen Looper
🙏 Ειδικές ευχαριστίες 🙏 στους Microsoft Student Ambassadors συγγραφείς, κριτές και συνεισφέροντες περιεχομένου, ιδιαιτέρως στους Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila και Snigdha Agarwal
🤩 Ιδιαίτερη ευγνωμοσύνη στους Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi και Vidushi Gupta για τα μαθήματα R μας!
Ξεκινώντας
Ακολουθήστε αυτά τα βήματα:
- Κάντε Fork το Αποθετήριο: Πατήστε το κουμπί "Fork" στην επάνω δεξιά γωνία αυτής της σελίδας.
- Κλωνοποιήστε το Αποθετήριο:
git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
βρείτε όλους τους πρόσθετους πόρους για αυτό το μάθημα στη συλλογή μας στο Microsoft Learn
Φοιτητές, για να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών, κάντε fork ολόκληρο το αποθετήριο στον δικό σας λογαριασμό GitHub και ολοκληρώστε τις ασκήσεις μόνοι σας ή με μια ομάδα:
- Ξεκινήστε με ένα κουίζ πριν από τη διάλεξη.
- Διαβάστε τη διάλεξη και ολοκληρώστε τις δραστηριότητες, κάνοντας παύση και αναστοχασμό σε κάθε έλεγχο γνώσεων.
- Προσπαθήστε να δημιουργήσετε τα έργα κατανοώντας τα μαθήματα αντί να εκτελείτε τον κώδικα λύσης. Ωστόσο, αυτός ο κώδικας είναι διαθέσιμος στους φακέλους
/solution
σε κάθε μάθημα που βασίζεται σε έργο. - Κάντε το κουίζ μετά τη διάλεξη.
- Ολοκληρώστε την πρόκληση.
- Ολοκληρώστε την εργασία.
- Αφού ολοκληρώσετε μια ομάδα μαθημάτων, επισκεφθείτε τον Πίνακα Συζητήσεων και "μάθετε δυνατά" συμπληρώνοντας το κατάλληλο PAT rubric. Ένα 'PAT' είναι ένα Εργαλείο Αξιολόγησης Προόδου που είναι ένα rubric που συμπληρώνετε για να προωθήσετε τη μάθησή σας. Μπορείτε επίσης να αντιδράσετε σε άλλα PATs ώστε να μάθουμε μαζί.
Για περαιτέρω μελέτη, προτείνουμε να ακολουθήσετε αυτά τα Microsoft Learn modules και διαδρομές μάθησης.
Δάσκαλοι, έχουμε συμπεριλάβει κάποιες προτάσεις για το πώς να χρησιμοποιήσετε αυτό το πρόγραμμα σπουδών.
Βίντεο Οδηγοί
Ορισμένα από τα μαθήματα είναι διαθέσιμα ως σύντομα βίντεο. Μπορείτε να τα βρείτε όλα ενσωματωμένα στα μαθήματα ή στη λίστα αναπαραγωγής ML for Beginners στο κανάλι Microsoft Developer στο YouTube κάνοντας κλικ στην παρακάτω εικόνα.
Γνωρίστε την Ομάδα
Gif από Mohit Jaisal
🎥 Κάντε κλικ στην παραπάνω εικόνα για ένα βίντεο σχετικά με το έργο και τους ανθρώπους που το δημιούργησαν!
Παιδαγωγική
Επιλέξαμε δύο παιδαγωγικές αρχές κατά τη δημιουργία αυτού του προγράμματος σπουδών: να διασφαλίσουμε ότι είναι βασισμένο σε έργα και ότι περιλαμβάνει συχνά κουίζ. Επιπλέον, αυτό το πρόγραμμα σπουδών έχει ένα κοινό θέμα για να του δώσει συνοχή.
Με τη διασφάλιση ότι το περιεχόμενο ευθυγραμμίζεται με έργα, η διαδικασία γίνεται πιο ενδιαφέρουσα για τους μαθητές και η διατήρηση των εννοιών ενισχύεται. Επιπλέον, ένα κουίζ χαμηλού ρίσκου πριν από το μάθημα θέτει την πρόθεση του μαθητή να μάθει ένα θέμα, ενώ ένα δεύτερο κουίζ μετά το μάθημα διασφαλίζει περαιτέρω διατήρηση. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών σχεδιάστηκε για να είναι ευέλικτο και διασκεδαστικό και μπορεί να ληφθεί ολόκληρο ή εν μέρει. Τα έργα ξεκινούν μικρά και γίνονται όλο και πιο περίπλοκα μέχρι το τέλος του κύκλου των 12 εβδομάδων. Αυτό το πρόγραμμα σπουδών περιλαμβάνει επίσης ένα επίμετρο για τις εφαρμογές της ML στον πραγματικό κόσμο, το οποίο μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως επιπλέον πίστωση ή ως βάση για συζήτηση.
Βρείτε τον Κώδικα Συμπεριφοράς, τις Οδηγίες Συνεισφοράς και τις Οδηγίες Μετάφρασης. Καλωσορίζουμε τα εποικοδομητικά σας σχόλια!
Κάθε μάθημα περιλαμβάνει
- προαιρετικό σκίτσο
- προαιρετικό συμπληρωματικό βίντεο
- βίντεο οδηγό (μόνο για ορισμένα μαθήματα)
- κουίζ προθέρμανσης πριν από τη διάλεξη
- γραπτό μάθημα
- για μαθήματα που βασίζονται σε έργα, οδηγούς βήμα προς βήμα για την κατασκευή του έργου
- ελέγχους γνώσεων
- μια πρόκληση
- συμπληρωματική ανάγνωση
- εργασία
- κουίζ μετά τη διάλεξη
Σημείωση για τις γλώσσες: Αυτά τα μαθήματα είναι κυρίως γραμμένα σε Python, αλλά πολλά είναι επίσης διαθέσιμα σε R. Για να ολοκληρώσετε ένα μάθημα R, μεταβείτε στον φάκελο
/solution
και αναζητήστε μαθήματα R. Περιλαμβάνουν μια επέκταση .rmd που αντιπροσωπεύει ένα αρχείο R Markdown, το οποίο μπορεί να οριστεί απλά ως ενσωμάτωσηcode chunks
(σε R ή άλλες γλώσσες) και μιαςYAML header
(που καθοδηγεί πώς να μορφοποιηθούν οι έξοδοι όπως PDF) σε έναMarkdown document
. Ως εκ τούτου, χρησιμεύει ως ένα εξαιρετικό πλαίσιο συγγραφής για την επιστήμη δεδομένων, καθώς σας επιτρέπει να συνδυάσετε τον κώδικά σας, την έξοδό του και τις σκέψεις σας γράφοντάς τα σε Markdown. Επιπλέον, τα έγγραφα R Markdown μπορούν να αποδοθούν σε μορφές εξόδου όπως PDF, HTML ή Word.
Σημείωση για τα κουίζ: Όλα τα κουίζ περιέχονται στον φάκελο Quiz App, για συνολικά 52 κουίζ με τρεις ερωτήσεις το καθένα. Συνδέονται μέσα από τα μαθήματα, αλλά η εφαρμογή κουίζ μπορεί να εκτελεστεί τοπικά. Ακολουθήστε τις οδηγίες στον φάκελο
quiz-app
για τοπική φιλοξενία ή ανάπτυξη στο Azure.
Αριθμός Μαθήματος | Θέμα | Ομαδοποίηση Μαθημάτων | Στόχοι Μάθησης | Συνδεδεμένο Μάθημα | Συγγραφέας |
---|---|---|---|---|---|
01 | Εισαγωγή στη μηχανική μάθηση | Εισαγωγή | Μάθετε τις βασικές έννοιες πίσω από τη μηχανική μάθηση | Μάθημα | Muhammad |
02 | Η Ιστορία της μηχανικής μάθησης | Εισαγωγή | Μάθετε την ιστορία που υποστηρίζει αυτόν τον τομέα | Μάθημα | Jen και Amy |
03 | Δικαιοσύνη και μηχανική μάθηση | Introduction | Ποια είναι τα σημαντικά φιλοσοφικά ζητήματα γύρω από τη δικαιοσύνη που πρέπει να εξετάσουν οι μαθητές όταν δημιουργούν και εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης; | Lesson | Tomomi |
04 | Τεχνικές για μηχανική μάθηση | Introduction | Ποιες τεχνικές χρησιμοποιούν οι ερευνητές μηχανικής μάθησης για να δημιουργήσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης; | Lesson | Chris και Jen |
05 | Εισαγωγή στην παλινδρόμηση | Regression | Ξεκινήστε με Python και Scikit-learn για μοντέλα παλινδρόμησης | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
06 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | Regression | Οπτικοποιήστε και καθαρίστε δεδομένα για την προετοιμασία της μηχανικής μάθησης | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
07 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | Regression | Δημιουργήστε γραμμικά και πολυωνυμικά μοντέλα παλινδρόμησης | Python • R | Jen και Dmitry • Eric Wanjau |
08 | Τιμές κολοκύθας στη Βόρεια Αμερική 🎃 | Regression | Δημιουργήστε ένα μοντέλο λογιστικής παλινδρόμησης | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
09 | Μια διαδικτυακή εφαρμογή 🔌 | Web App | Δημιουργήστε μια διαδικτυακή εφαρμογή για να χρησιμοποιήσετε το εκπαιδευμένο σας μοντέλο | Python | Jen |
10 | Εισαγωγή στην ταξινόμηση | Classification | Καθαρίστε, προετοιμάστε και οπτικοποιήστε τα δεδομένα σας· εισαγωγή στην ταξινόμηση | Python • R | Jen και Cassie • Eric Wanjau |
11 | Νόστιμες ασιατικές και ινδικές κουζίνες 🍜 | Classification | Εισαγωγή στους ταξινομητές | Python • R | Jen και Cassie • Eric Wanjau |
12 | Νόστιμες ασιατικές και ινδικές κουζίνες 🍜 | Classification | Περισσότεροι ταξινομητές | Python • R | Jen και Cassie • Eric Wanjau |
13 | Νόστιμες ασιατικές και ινδικές κουζίνες 🍜 | Classification | Δημιουργήστε μια διαδικτυακή εφαρμογή συστάσεων χρησιμοποιώντας το μοντέλο σας | Python | Jen |
14 | Εισαγωγή στην ομαδοποίηση | Clustering | Καθαρίστε, προετοιμάστε και οπτικοποιήστε τα δεδομένα σας· εισαγωγή στην ομαδοποίηση | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
15 | Εξερεύνηση μουσικών προτιμήσεων στη Νιγηρία 🎧 | Clustering | Εξερευνήστε τη μέθοδο ομαδοποίησης K-Means | Python • R | Jen • Eric Wanjau |
16 | Εισαγωγή στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας ☕️ | Natural language processing | Μάθετε τα βασικά για την επεξεργασία φυσικής γλώσσας δημιουργώντας ένα απλό bot | Python | Stephen |
17 | Κοινές εργασίες NLP ☕️ | Natural language processing | Εμβαθύνετε τις γνώσεις σας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας κατανοώντας κοινές εργασίες που απαιτούνται για τη διαχείριση γλωσσικών δομών | Python | Stephen |
18 | Μετάφραση και ανάλυση συναισθημάτων ♥️ | Natural language processing | Μετάφραση και ανάλυση συναισθημάτων με τη Jane Austen | Python | Stephen |
19 | Ρομαντικά ξενοδοχεία της Ευρώπης ♥️ | Natural language processing | Ανάλυση συναισθημάτων με κριτικές ξενοδοχείων 1 | Python | Stephen |
20 | Ρομαντικά ξενοδοχεία της Ευρώπης ♥️ | Natural language processing | Ανάλυση συναισθημάτων με κριτικές ξενοδοχείων 2 | Python | Stephen |
21 | Εισαγωγή στην πρόβλεψη χρονοσειρών | Time series | Εισαγωγή στην πρόβλεψη χρονοσειρών | Python | Francesca |
22 | ⚡️ Χρήση ενέργειας παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | Time series | Πρόβλεψη χρονοσειρών με ARIMA | Python | Francesca |
23 | ⚡️ Χρήση ενέργειας παγκοσμίως ⚡️ - πρόβλεψη χρονοσειρών με SVR | Time series | Πρόβλεψη χρονοσειρών με Support Vector Regressor | Python | Anirban |
24 | Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση | Reinforcement learning | Εισαγωγή στην ενισχυτική μάθηση με Q-Learning | Python | Dmitry |
25 | Βοηθήστε τον Peter να αποφύγει τον λύκο! 🐺 | Reinforcement learning | Ενισχυτική μάθηση με Gym | Python | Dmitry |
Postscript | Σενάρια και εφαρμογές μηχανικής μάθησης στον πραγματικό κόσμο | ML in the Wild | Ενδιαφέρουσες και αποκαλυπτικές εφαρμογές της κλασικής μηχανικής μάθησης | Lesson | Team |
Postscript | Εντοπισμός σφαλμάτων μοντέλων ML με τον πίνακα RAI | ML in the Wild | Εντοπισμός σφαλμάτων στη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας στοιχεία του πίνακα Responsible AI | Lesson | Ruth Yakubu |
βρείτε όλους τους πρόσθετους πόρους για αυτό το μάθημα στη συλλογή μας στο Microsoft Learn
Πρόσβαση εκτός σύνδεσης
Μπορείτε να εκτελέσετε αυτήν την τεκμηρίωση εκτός σύνδεσης χρησιμοποιώντας το Docsify. Κάντε fork αυτό το repo, εγκαταστήστε το Docsify στον τοπικό σας υπολογιστή και στη συνέχεια, στον ριζικό φάκελο αυτού του repo, πληκτρολογήστε docsify serve
. Ο ιστότοπος θα εξυπηρετείται στην πόρτα 3000 του localhost σας: localhost:3000
.
PDFs
Βρείτε ένα pdf του προγράμματος σπουδών με συνδέσμους εδώ.
🎒 Άλλα Μαθήματα
Η ομάδα μας δημιουργεί και άλλα μαθήματα! Δείτε:
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners .NET
- Generative AI with JavaScript
- Generative AI with Java
- AI for Beginners
- Data Science for Beginners
- ML for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure