Gépi tanulás képzések
A gépi tanulás (Machine Learning) az egyik legtöbbet keresett szakirány az IT-iparban. Elemzésünkben áttekintjük a legjobb képzési lehetőségeket, azok előnyeit, hátrányait és a szükséges előismereteket.
A gépi tanulás (Machine Learning) az egyik legtöbbet keresett szakirány az IT-iparban. Elemzésünkben áttekintjük a legjobb képzési lehetőségeket, azok előnyeit, hátrányait és a szükséges előismereteket.
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy ága, amelynek során az algoritmusok adatokból tanulnak — emberi explicit programozás nélkül. A modellek mintákat azonosítanak, és ezek alapján döntéseket hoznak vagy előrejelzéseket végeznek.
A területen belül megkülönböztetünk felügyelt tanulást (ahol a tanítóadatok jelöltek), nem felügyelt tanulást (ahol az algoritmus önállóan csoportosítja az adatokat), és megerősítéses tanulást (ahol a modell jutalmak és büntetések alapján tanul).
Az ML-szakértők iránt a kereslet folyamatosan növekszik. Magyarországon 2025-ben átlagosan 800 000–1 400 000 Ft/hó bérsávban keresik az ML mérnököket. A terület alkalmazási köre rendkívül széles: pénzügy, egészségügy, logisztika, marketing.
Az ML-ismeretek más szakterületekkel kombinálva — például adatvizualizáció, szoftverfejlesztés, domain szakértelem — különösen értékesek a munkaerőpiacon.
Háromrészes sorozat: felügyelt tanulás, haladó algoritmusok, megerősítéses tanulás bevezető. Scikit-learn, NumPy, Python alapú gyakorlatokkal. A világ legtöbbet elvégzett ML tanfolyama.
Mélytanulás PyTorch keretrendszerrel, top-down megközelítéssel. Kép- és szövegfeldolgozási projektek. A fast.ai módszer szerint először alkalmazunk, utána értünk meg.
MLOps, modellmonitoring, skálázható training pipelines, Vertex AI. A Google Cloud Professional ML Engineer vizsgára történő felkészítés átfogó tananyaga.
Adattípusok, ciklusok, függvények, listák, szótárak. Pandas, NumPy alapismeretek elengedhetetlenek az adatkezeléshez.
Átlag, szórás, Bayes-tétel, normál eloszlás alapjai. Az ML algoritmusok megértéséhez szükséges statisztikai háttér.
Vektorok, mátrixok, mátrix-szorzás, sajátértékek. A legtöbb ML algoritmus matematikai alapja.
Lineáris regresszió, logisztikus regresszió, döntési fák, random forest, SVM, k-NN. Ezek a leggyakrabban alkalmazott alapalgoritmusok.
Cross-validation, overfitting/underfitting kezelése, Grid Search, értékelési metrikák (AUC-ROC, F1, RMSE).
XGBoost, LightGBM, neural network alapok PyTorch-chal. Átvezetés a mély tanulás irányába.
Tekintsd meg a mély tanulás és neurális hálózatok területének képzési elemzését.