ML-For-Beginners/translations/et

🌐 Mitmekeelne tugi

Toetatud GitHub Actioni kaudu (automatiseeritud ja alati ajakohane)

Araabia | Bengali | Bulgaaria | Birmani (Myanmar) | Hiina (lihtsustatud) | Hiina (traditsiooniline, Hongkong) | Hiina (traditsiooniline, Macao) | Hiina (traditsiooniline, Taiwan) | Horvaadi | Tšehhi | Taani | Hollandi | Eesti | Soome | Prantsuse | Saksa | Kreeka | Heebrea | Hindi | Ungari | Indoneesia | Itaalia | Jaapani | Kannada | Korea | Leedu | Malai | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigeeria pidgin | Norra | Pärsia (farsi) | Poola | Portugali (Brasiilia) | Portugali (Portugal) | Pandžabi (Gurmukhi) | Rumeenia | Vene | Serbia (kirilitsa) | Slovaki | Sloveenia | Hispaania | Suahiili | Rootsi | Tagalogi (Filipino) | Tamil | Telugu | Tai | Türgi | Ukraina | Urdu | Vietnami

Liitu meie kogukonnaga

Meil on käimas Discordi sarja "Õpi tehisintellektiga"; saa rohkem teada ja liitu meiega aadressil Õpi tehisintellektiga sari ajavahemikul 18 - 30 September, 2025. Saad näpunäiteid ja trikke GitHub Copiloti kasutamiseks andmeteaduses.

Masinõpe algajatele - Õppekava

🌍 Rändame ümber maailma, kui uurime masinõpet läbi maailma kultuuride 🌍

Microsofti Cloud Advocates meeskond on rõõmus pakkuda 12-nädalast, 26-õppetunnilist õppekava, mis käsitleb masinõpet. Selles õppekavas õpid nii-öelda klassikalist masinõpet, kasutades peamiselt Scikit-learn raamatukogu ja vältides süvaõpet, mida käsitletakse meie AI for Beginners' curriculum kursusel. Kaasa nendele õppetundidele meie 'Data Science for Beginners' curriculum.

Rända meiega üle maailma, kui rakendame neid klassikalisi tehnikaid eri piirkondade andmetele. Iga õppetund sisaldab eelloengu ja järel-õppe teste, kirjalikke juhiseid õppetunni läbimiseks, lahendust, ülesannet ja palju muud. Meie projektipõhine õpetamismeetod võimaldab sul õppida ehitades — tõestatud viis uute oskuste kinnistamiseks.

✍️ Suur tänu meie autoritele Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu ja Amy Boyd

🎨 Tänud ka meie illustraatoritele Tomomi Imura, Dasani Madipalli ja Jen Looper

🙏 Eriline tänu 🙏 meie Microsoft Student Ambassador autoritele, läbivaatajaile ja sisuloojad, eelkõige Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila ja Snigdha Agarwal

🤩 Täiendav tänu Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi ja Vidushi Gupta meie R-õppetundide eest!

Alustamine

Järgnevaid samme:

1. Forki hoidla: Klõpsa selle lehe paremas ülanurgas nuppu "Fork".
2. Klooni hoidla: git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git

leiate kõik täiendavad ressursid selle kursuse jaoks meie Microsoft Learn kogust

🔧 Vajad abi? Vaata meie Tõrkeotsingu juhendit, et leida lahendusi levinud probleemidele installi, seadistuse ja õppetundide käivitamisega.

Õpilased, selle õppekava kasutamiseks, forkige kogu repositoorium omaenda GitHubi kontole ja täitke harjutusi iseseisvalt või rühmas:

• Alustage eelloengu soojendus-küsimustikuga.
• Lugege loengut ja täitke tegevused, peatuge ja mõtisklege igal teadmiste kontrollpunktil.
• Proovige luua projektid, mõistes õppetunde, mitte ainult käivitades lahenduse koodi; see kood on siiski saadaval iga projekti-lähenemisele orienteeritud õppetunni /solution kaustades.
• Tehke järel-õppe viktoriin.
• Täitke väljakutse.
• Täitke ülesanne.
• Pärast õpperühma lõpetamist külastage Arutelufoorumit ja "õppige valjult", täites vastava PAT hindamisrubriigi. 'PAT' on Progress Assessment Tool (edusamme hindav tööriist), mille kaudu täidetakse rubriik, et edendada oma õppimist. Võite ka reageerida teiste PAT-idele, et üheskoos õppida.

Lisauurimiseks soovitame järgida neid Microsoft Learn mooduleid ja õppeplaane.

Õpetajad, oleme lisanud mõningaid soovitusi, kuidas seda õppekava kasutada.

---

Video läbivaated

Mõned õppetunnid on saadaval lühivormis videote kujul. Leiate need integreeritult õppetundidest või ML for Beginners esitusloendist Microsoft Developer YouTube kanalil pildi klõpsamisel allpool.

---

Tutvu meeskonnaga

GIF autor Mohit Jaisal

🎥 Klõpsa ülalolevat pilti, et vaadata videot projektist ja inimestest, kes selle lõid!

---

Pedagoogika

Selle õppekava koostamisel valisime kaks pedagoogilist printsiipi: tagada, et see on praktiline ja projektipõhine, ning et see sisaldab sagedasi teste. Lisaks on õppekaval ühine teema, mis annab sellele sidususe.

Sisu ühendades projektidega muutub protsess õpilaste jaoks haaravamaks ning kontseptsioonide meeldejätmine paraneb. Veelgi enam, madala panusega eelloengu viktoriin seab õpilase õppefookuse, samas kui teine viktoriin pärast loengut tagab teadmiste pikaajalisema kinnistumise. Seda õppekava on kavandatud olema paindlik ja lõbus ning seda saab läbida tervikuna või osade kaupa. Projektid algavad väikestena ja muutuvad 12-nädalase tsükli lõpuks järjest keerukamaks. Õppekavas on ka järelsõna masinõppe reaalses maailmas rakendustest, mida saab kasutada täiendava krediidi või arutelu alusena.

Leiate meie käitumisreeglid, panustamise juhised, tõlkejuhised ja tõrkeotsingu juhendid. Ootame teie konstruktiivset tagasisidet!

Igas õppetunnis on

• valikuline sketchnote
• valikuline lisavideo
• video läbivaade (ainult mõnedes õppetundides)
• eelloengu soojendus-viktoriin
• kirjutatud õppetund
• projektipõhiste õppetundide jaoks samm-sammult juhendid, kuidas projekti üles ehitada
• teadmiste kontrollid
• väljakutse
• lisa lugemine
• ülesanne
• järgnev viktoriin

Märkus keeltest: Need õppetunnid on peamiselt kirjutatud Pythonis, kuid paljud on saadaval ka R-is. R-õppetunni läbimiseks minge /solution kausta ja otsige R-õppetunde. Need sisaldavad .rmd laiendit, mis tähistab R Markdown faili, mida võib lihtsalt määratleda kui koodiblokkide (R-i või teiste keelte) ja YAML päise (mis juhib väljundite, näiteks PDF, vormindamist) manustamist Markdown dokumendis. See toimib suurepärase autorlusraamistikuna andmeteadusele, sest lubab kombineerida koodi, selle väljundeid ja oma mõtteid, võimaldades neid Markdownis kirja panna. Lisaks saab R Markdown dokumente renderdada väljundiformaatidesse nagu PDF, HTML või Word.

Märkus viktoriinide kohta: Kõik viktoriinid asuvad Quiz App kaustas, kokku 52 viktoriini, igaühes kolm küsimust. Need on lingitud õppetundide sisse, kuid viktoriini rakendust saab käivitada ka lokaalselt; järgige juhiseid quiz-app kaustas, et hostida lokaalselt või juurutada Azure'i.

Lesson Number	Topic	Lesson Grouping	Learning Objectives	Linked Lesson	Author
01	Sissejuhatus masinõppesse	Sissejuhatus	Tutvu masinõppe põhiliste mõistetega	Õppetund	Muhammad
02	Masinõppe ajalugu	Sissejuhatus	Õpi selle valdkonna ajalugu	Õppetund	Jen ja Amy
03	Õiglus ja masinõpe	Sissejuhatus	Millised on olulised filosoofilised küsimused seoses õiglusega, mida õpilased peaksid kaaluma masinõppemudelite loomisel ja rakendamisel?	Õppetund	Tomomi
04	Masinõppe tehnikad	Sissejuhatus	Milliseid tehnikaid kasutavad masinõppe uurijad mudelite ülesehitamiseks?	Õppetund	Chris ja Jen
05	Sissejuhatus regressiooni	Regressioon	Alusta Pythoniga ja Scikit-learniga regressioonimudelite jaoks	Python • R	Jen • Eric Wanjau
06	Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃	Regressioon	Visualiseeri ja puhasta andmeid ettevalmistuseks masinõppeks	Python • R	Jen • Eric Wanjau
07	Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃	Regressioon	Ehita lineaarseid ja polünoomseid regressioonimudeleid	Python • R	Jen ja Dmitry • Eric Wanjau
08	Põhja-Ameerika kõrvitsa hinnad 🎃	Regressioon	Ehita logistiline regressioonimudel	Python • R	Jen • Eric Wanjau
09	Veebirakendus 🔌	Veebirakendus	Ehita veebirakendus treenitud mudeli kasutamiseks	Python	Jen
10	Sissejuhatus klassifitseerimisse	Klassifikatsioon	Puhasta, ettevalmista ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klassifikatsiooni	Python • R	Jen ja Cassie • Eric Wanjau
11	Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜	Klassifikatsioon	Sissejuhatus klassifikaatoritesse	Python • R	Jen ja Cassie • Eric Wanjau
12	Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜	Klassifikatsioon	Rohkem klassifikaatoreid	Python • R	Jen ja Cassie • Eric Wanjau
13	Maitsvad Aasia ja India köögid 🍜	Klassifikatsioon	Ehita soovituste veebirakendus, kasutades oma mudelit	Python	Jen
14	Sissejuhatus klasterdamisse	Klasterdamine	Puhasta, ettevalmista ja visualiseeri oma andmeid; sissejuhatus klasterdamisse	Python • R	Jen • Eric Wanjau
15	Nigeeria muusikamaitse uurimine 🎧	Klasterdamine	Uuri K-Meansi klasterdamismeetodit	Python • R	Jen • Eric Wanjau
16	Sissejuhatus loomuliku keele töötlemisse (NLP) ☕️	Loomuliku keele töötlemine	Õpi NLP põhialuseid, ehitades lihtsa boti	Python	Stephen
17	Tavalised NLP ülesanded ☕️	Loomuliku keele töötlemine	Sügavda oma NLP teadmisi, mõistes keelestruktuuridega töötamisel vajalikke tavapäraseid ülesandeid	Python	Stephen
18	Tõlkimine ja sentimendianalüüs ♥️	Loomuliku keele töötlemine	Tõlkimine ja sentimendianalüüs Jane Austeni tekstidega	Python	Stephen
19	Euroopa romantilised hotellid ♥️	Loomuliku keele töötlemine	Sentimendianalüüs hotellide arvustustega 1	Python	Stephen
20	Euroopa romantilised hotellid ♥️	Loomuliku keele töötlemine	Sentimendianalüüs hotellide arvustustega 2	Python	Stephen
21	Sissejuhatus ajareadede prognoosimisse	Ajaread	Sissejuhatus ajareadede prognoosimisse	Python	Francesca
22	⚡️ Maailma elektrikasutus ⚡️ - ajareadede prognoosimine ARIMA abil	Ajaread	Ajareadede prognoosimine ARIMA abil	Python	Francesca
23	⚡️ Maailma elektrikasutus ⚡️ - ajareadede prognoosimine SVR-iga	Ajaread	Ajareadede prognoosimine Support Vector Regressoriga	Python	Anirban
24	Sissejuhatus tugevdusõppesse	Tugevdusõpe	Sissejuhatus tugevdusõppesse Q-õppe abil	Python	Dmitry
25	Aita Peteril hunda vältida! 🐺	Tugevdusõpe	Tugevdusõppe Gym	Python	Dmitry
Järelsõna	Reaalmaailma ML stsenaariumid ja rakendused	ML in the Wild	Huvitavad ja ilmekad reaalmaailma rakendused klassikalisest masinõppest	Õppetund	Team
Järelsõna	Mudeli silumine masinõppes RAI armatuuri abil	ML in the Wild	Masinõppe mudelite silumine, kasutades Responsible AI armatuuri komponente	Õppetund	Ruth Yakubu

Leia kõik selle kursuse täiendavad ressursid meie Microsoft Learni kollektsioonist

Võrguühenduseta juurdepääs

Sa võid seda dokumentatsiooni käivitada võrguühenduseta, kasutades Docsify. Tee selle hoidla fork, paigalda Docsify oma kohalikule masinale ning seejärel selle hoidla juurkataloogis sisesta docsify serve. Veebileht on kättesaadav pordil 3000 sinu localhostis: localhost:3000.

PDF-id

Leia õppekava PDF koos linkidega siit.

🎒 Teised kursused

Meie meeskond toodab ka teisi kursuseid! Vaata neid:

LangChain

---

Azure / Edge / MCP / Agents

---

Generative AI Series

---

Põhiõpe

---

Copilot-seeria

Abi

Kui jääd kinni või sul on küsimusi AI-rakenduste loomise kohta, liitu teiste õppijate ja kogenud arendajatega MCP aruteludes. See on toetav kogukond, kus küsimusi on oodatud ja teadmisi jagatakse vabalt.

Kui sul on toodete kohta tagasisidet või ehitamise ajal ilmnevaid vigu, külasta:

---

Vastutusest loobumine: See dokument on tõlgitud tehisintellektil põhineva tõlketeenuse Co-op Translator abil. Kuigi me püüame tagada täpsust, arvestage palun, et automatiseeritud tõlked võivad sisaldada vigu või ebatäpsusi. Originaaldokumenti selle algkeeles tuleks pidada autoriteetseks allikaks. Olulise teabe puhul soovitatakse kasutada professionaalset inimtõlget. Me ei vastuta selle tõlke kasutamisest tulenevate arusaamatuste ega vääritõlgenduste eest.