Cursurile de instruire live, online sau la fața locului, conduse de instructori, demonstrează prin exersare practică cum se aplică tehnici și instrumente de învățare automată pentru rezolvarea problemelor din lumea reală în diverse industrii. Cursurile NobleProg ML acoperă diferite limbaje și cadre de programare, inclusiv Python, limbajul R și Matlab. Cursurile de învățare automată sunt oferite pentru o serie de aplicații din industrie, inclusiv finanțe, bănci și asigurări și acoperă elementele fundamentale ale învățării automate, precum și abordări mai avansate, cum ar fi învățarea profundă. Instruirea Machine Learning este disponibilă ca „instruire live online” sau „instruire live la fața locului”. Instruirea live online (denumită în continuare „antrenament live la distanță”) se desfășoară prin intermediul unui desktop interactiv, la distanță . Instruirea live la fața locului poate fi efectuată local la sediul clienților în Moldova sau în centrele de formare corporative NobleProg în Moldova. NobleProg -- Furnizorul dvs. local de instruire
Machine Translated
Mărturii
The trainer because he could handle almost every subject and situation.
Florin Babes - ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
very good trainer, very good explanations of every topic
ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
The manner in which the trainer explained the concepts, his positive and welcoming attitude and the real-world examples provided for each exercise.
Ovidiu Calita - ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
The amount of knowledge
ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
Very good training session with nice documentation and exercises and Kristian did it like a professional he is.
Adrian Boulescu - ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
I like that he is very skilled and has lots of knowledge in his domain.
dan dumitriu - ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
rich documentation and many resources as course support, as well as resources for the post-course learning process
Virgil Mihai - ANDREEA TOADER, eMAG IT RESEARCH SRL
Curs: Machine Learning with Python – 4 Days
Machine Learning (ML) Subcategories
Machine Learning (ML) Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
21 hours
LightGBM este un cadru distribuit gratuit și open-source de amplificare a gradientului distribuit pentru învățare automată, dezvoltat inițial de Microsoft. Acesta se bazează pe algoritmi de arbore de decizie și este utilizat pentru clasificare, clasificare și alte sarcini de învățare automată.
Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință din domeniul datelor de nivel începător sau mediu care doresc să învețe elementele de bază ale LightGBM și să exploreze tehnici avansate.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
-
Instalați și configurați LightGBM.
Înțelegerea teoriei din spatele algoritmilor de amplificare a gradientului și de arbore de decizie
Utilizați LightGBM pentru sarcini de bază și avansate de învățare automată.
Implementați tehnici avansate, cum ar fi ingineria caracteristicilor, reglarea hiperparametrilor și interpretarea modelelor.
Integrați LightGBM cu alte cadre de învățare automată.
Rezolvarea problemelor comune în LightGBM.
-
Prelegere interactivă și discuții.
Multe exerciții și practică.
Implementare practică într-un mediu de laborator live.
-
Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor de nivel mediu până la avansat, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor de învățare profundă și experților în viziunea computerizată care doresc să-și extindă cunoștințele și abilitățile în învățarea profundă pentru text. -generarea imaginilor.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți arhitecturile și tehnicile avansate de deep learning pentru generarea text-to-image. Implementați modele complexe și optimizări pentru sinteza imaginilor de înaltă calitate. Optimizați performanța și scalabilitatea pentru seturi de date mari și modele complexe. Reglați hiperparametrii pentru o performanță mai bună a modelului și o generalizare. Integrați Stable Diffusion cu alte cadre și instrumente de deep learning.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
7 hours
Vertex AI este un mediu Google Cloud pentru finalizarea sarcinilor de învățare automată, de la experimentare, la implementare, la gestionarea și monitorizarea modelelor. Este o infrastructură scalabilă care oferă capabilități de gestionare a utilizatorilor și controale de securitate asupra proiectelor de învățare automată.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software de nivel începător până la mediu sau oricărei persoane care doresc să învețe cum să folosească Vertex AI pentru a efectua și finaliza activități de învățare automată.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți cum funcționează Vertex AI și utilizați-l ca platformă de învățare automată. Aflați despre învățarea automată și conceptele NLP. Aflați cum să instruiți și să implementați modele de învățare automată folosind Vertex AI.
- Prelecție interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
14 hours
Transformatoarele generative preformulate (GPT) sunt modele de ultimă generație în procesarea limbajului natural care au revoluționat diverse aplicații, inclusiv generarea de limbaj, completarea de text și traducerea automată. Acest curs oferă o explorare în profunzime a modelelor GPT, cu accent pe GPT-3 și pe cele mai recente progrese din GPT-4. Participanții vor obține informații despre arhitectura, tehnicile de instruire și aplicațiile modelelor GPT.
Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează oamenilor de știință de date, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor NLP și pasionaților de inteligență artificială care doresc să înțeleagă mecanismele interne ale modelelor GPT, să exploreze capacitățile GPT-3 și GPT-4 și să învețe cum să utilizeze aceste modele pentru sarcinile lor NLP.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
-
Înțelegeți conceptele și principiile cheie din spatele transformatoarelor generative pre-antrenate.
Înțelegeți arhitectura și procesul de formare a modelelor GPT.
Utilizarea GPT-3 pentru sarcini precum generarea, completarea și traducerea de text.
Explorați cele mai recente progrese ale GPT-4 și aplicațiile sale potențiale.
Să aplice modelele GPT la propriile proiecte și sarcini NLP.
-
Prelegere interactivă și discuții.
Multe exerciții și practică.
Implementare practică într-un mediu de laborator live.
-
Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
DeepSpeed este o bibliotecă de optimizare a învățării profunde care facilitează scalarea modelelor de învățare profundă pe hardware distribuit. Dezvoltat de Microsoft, DeepSpeed se integrează cu PyTorch pentru a oferi o scalare mai bună, un antrenament mai rapid și o utilizare îmbunătățită a resurselor.Această instruire live condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de date de nivel începător până la mediu și inginerilor de învățare automată care doresc să îmbunătățească performanța modelelor lor de învățare profundă.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți principiile învățării profunde distribuite. Instalați și configurați DeepSpeed. Scalați modele de deep learning pe hardware distribuit folosind DeepSpeed. Implementați și experimentați cu funcțiile DeepSpeed pentru optimizare și eficiență a memoriei.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
7 hours
AlphaFold este un sistem Artificial Intelligence (AI) care efectuează predicția structurilor de proteine. Este dezvoltat de Alphabet’s/Google’s DeepMind ca un sistem de învățare profundă care poate predica cu precizie modelele 3D ale structurilor de proteine.
Această formare directă, condusă de instructori (online sau on-site) este destinată biologilor care doresc să înțeleagă cum AlphaFold funcționează și utilizează AlphaFold modele ca ghiduri în studiile lor experimentale.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Înțelegeți principiile de bază AlphaFold.
Aflați cum funcționează AlphaFold.
Învățați cum să interpretați AlphaFold predicțiile și rezultatele.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
21 hours
Stable Diffusion este un model puternic de învățare profundă care poate genera imagini detaliate pe baza descrierilor de text.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor, inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în viziunea computerizată care doresc să folosească Stable Diffusion pentru a genera imagini de înaltă calitate pentru o varietate de cazuri de utilizare.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți principiile Stable Diffusion și cum funcționează pentru generarea de imagini. Construiește și antrenează Stable Diffusion modele pentru sarcini de generare de imagini. Aplicați Stable Diffusion la diferite scenarii de generare de imagini, cum ar fi pictura în interior, pictura în exterior și traducerea imagine-la-imagine. Optimizați performanța și stabilitatea modelelor Stable Diffusion.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
14 hours
Waikato Environment for Knowledge Analysis (Weka) este un software de vizualizare pentru minarea datelor cu sursă deschisă. Acesta oferă o colecție de algoritmi de învățare automată pentru pregătirea datelor, clasificarea, clusterarea și alte activități de minare a datelor.
Această instruire condusă de instructori, formare live (online sau on-site) este destinată analistilor de date și cercetătorilor de date care doresc să utilizeze Weka pentru a îndeplini sarcinile de minare a datelor.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Instalați și configurați Weka
Înțelegeți mediul Weka și bențul de lucru.
Realizarea sarcinilor de minare a datelor folosind Weka.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbii de programare Python și a diferitelor biblioteci, și pe baza unei mulțime de exemple practice, acest curs învață cum să utilizeze cele mai importante blocuri de construcție Machine Learning, cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmelor și să valideze rezultatele.
Scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente din caseta de instrumente Machine Learning cu încredere și de a evita prăbușirile comune ale aplicațiilor Data Science.
21 hours
În cadrul acestei instruiri instruite, participanții vor învăța tehnicile cele mai relevante și de tăiere a mașinilor în Python, deoarece construiesc o serie de aplicații demo care implică imagini, muzică, text și date financiare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementarea algoritmilor de învățare a mașinilor și a tehnicilor de rezolvare a problemelor complexe Aplicați învățarea profundă și învățarea semisupervizată a aplicațiilor care implică imagini, muzică, text și date financiare Împingeți algoritmii Python la potențialul lor maxim Utilizați biblioteci și pachete, cum ar fi NumPy și Theano Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
28 hours
scopul acestui curs este de a oferi competență generală în aplicarea metodelor de învățare automată în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Python și a diverselor sale biblioteci și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață să folosească cele mai importante blocuri de mașini de învățare, să facă decizii de modelare a datelor, să interpreteze rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor.
scopul nostru este de a vă oferi abilitățile de a înțelege și de a folosi cele mai fundamentale instrumente de la machine learning Toolbox cu încredere și pentru a evita capcanele comune de date Științe aplicații.
28 hours
Acesta este un curs de 4 zile care introduce AI și aplicația sa folosind Python limba de programare. Există o opțiune de a avea o zi suplimentară pentru a începe un proiect AI la finalizarea acestui curs.
21 hours
Deep Reinforcement Learning se referă la capacitatea unui „agent artificial” de a învăța prin încercare și eroare și recompense și pedepse. Un agent artificial urmărește să imite capacitatea unui om de a obține și de a construi cunoștințe pe cont propriu, direct din inputuri brute, cum ar fi viziunea. Pentru a realiza învățarea prin întărire, se utilizează învățarea profundă și rețelele neuronale. Învățarea prin consolidare este diferită de învățarea automată și nu se bazează pe abordări de învățare supravegheată și nesupravegheată.Această instruire live condusă de un instructor (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și cercetătorilor de date care doresc să învețe elementele fundamentale ale Deep Reinforcement Learning în timp ce parcurg crearea unui agent Deep Learning.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțelegeți conceptele cheie din spatele Deep Reinforcement Learning și să îl puteți distinge de Machine Learning. Aplicați algoritmi avansați Reinforcement Learning pentru a rezolva probleme din lumea reală. Construiește un Deep Learning agent.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
28 hours
Învățarea cu mașină este o ramură a inteligenței artificiale în care computerele au capacitatea de a învăța fără a fi programate în mod explicit.
Învățarea profundă este o subfeme de învățare automată care utilizează metode bazate pe reprezentările și structurile de date de învățare, cum ar fi rețelele neuronale.
Python este o limbă de programare de nivel înalt, cunoscută pentru sinteza și citibilitatea codului.
În acest curs de instruire, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecom folosind Python pe măsură ce trec prin crearea unui model de risc de credit de învățare profundă.
La sfârșitul cursului, participanții vor putea:
-
Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde.
Aflați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecom.
Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecom.
Construiți propriul lor model de predicție de învățare profundă a clienților cu ajutorul Python.
-
Lecții și discuții interactive.
Multe exerciții și practici.
Implementarea pe mâini într-un mediu live-lab.
-
Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
14 hours
Embedding Projector este o aplicație web open source pentru vizualizarea datelor utilizate pentru instruirea sistemelor de învățare a mașinilor Creat de Google, face parte din TensorFlow Această instruire instruită live introduce conceptele din spatele Proiectoarelor Embedding și umblă participanții prin configurarea unui proiect demo Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Explorați modul în care datele sunt interpretate de modelele de învățare automată Navigați prin vizualizările 3D și 2D ale datelor pentru a înțelege modul în care algoritmul de învățare a mașinilor îl interpretează Înțelegeți conceptele din spatele embeddings și rolul lor în reprezentarea vectorilor matematici pentru imagini, cuvinte și cifre Explorați proprietățile unei încorporări specifice pentru a înțelege comportamentul unui model Aplicați proiectul de încorporare în cazuri de utilizare realworld, cum ar fi construirea unui sistem de recomandări pentru melodii pentru iubitorii de muzică Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
7 hours
Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.
7 hours
Acest curs de formare este destinat persoanelor care ar dori să aplice tehnici de bază Machine Learning în Machine Learning în aplicații practice. Public Cercetătorii de date și statisticienii care au o anumită familiaritate cu învățarea în mașină și știu cum să programeze programul R. Accentul acestui curs este pus pe aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi o introducere practică în învățarea mașinilor pentru participanții interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
14 hours
Acest curs de formare este pentru persoanele care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice. Public Acest curs este destinat cercetătorilor de date și statisticienilor care au o anumită familiaritate cu statisticile și știu cum să programeze R (sau Python sau altă limbă aleasă). Accentul pe acest curs se referă la aspectele practice ale pregătirii datelor / modelului, execuției, analizei post-hoc și vizualizării. Scopul este de a oferi aplicații practice Machine Learning participanților interesați de aplicarea metodelor la locul de muncă. Exemple specifice sectorului sunt folosite pentru a face formarea relevantă pentru public.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Machine Learning în practică. Prin utilizarea platformei de programare R și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante elemente de bază ale Machine Learning , cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor. Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
21 hours
Rețeaua neurală artificială este un model de date computational utilizat în dezvoltarea sistemelor de Artificial Intelligence (AI) capabile să realizeze sarcini "inteligente". Neural Networks sunt utilizate în mod obișnuit în aplicațiile Machine Learning (ML), care sunt ele însele o implementare a AI. Deep Learning este un subset al ML.
21 hours
This course will be a combination of theory and practical work with specific examples used throughout the event.
21 hours
Acest curs introduce metode de învățare în robotică. Este o prezentare generală a metodelor, motivațiilor și ideilor principale existente în contextul recunoașterii modelului. După un scurt context teoretic, participanții vor efectua exerciții simple folosind open source (de obicei R) sau orice alt software popular.
14 hours
Scopul acestui curs este de a oferi o competență de bază în aplicarea metodelor de Machine Learning în practică. Prin utilizarea limbajului de programare Scala și a diferitelor sale biblioteci, și pe baza unei multitudini de exemple practice, acest curs învață cum să folosești cele mai importante elemente de bază ale Machine Learning , cum să ia decizii de modelare a datelor, să interpretezi rezultatele algoritmilor și validarea rezultatelor. Scopul nostru este să vă oferim abilitățile de a înțelege și utiliza instrumentele cele mai fundamentale din caseta de instrumente Machine Learning încredere și de a evita capcanele comune ale aplicațiilor Data Science .
14 hours
R este un limbaj de programare open-source gratuit pentru calculul statistic, analiza datelor și grafică. R este utilizat de un număr tot mai mare de manageri și analisti de date în cadrul corporațiilor și academiei. R are o gamă largă de pachete pentru minarea datelor.
35 hours
Acest curs este creat pentru persoanele care nu au experiență anterioară în ceea ce privește probabilitățile și statisticile .
7 hours
Mediul integrat al sistemului Wolfram îl face un instrument eficient atât pentru analiza cât și pentru prezentarea datelor. Acest curs acoperă aspecte ale limbajului Wolfram relevant pentru analiză, inclusiv calcul statistic, vizualizare, import și export de date și generarea automată de rapoarte.
21 hours
Cursul este dedicat celor care doresc să cunoască un program alternativ la pachetul comercial MATLAB Instruirea în trei zile oferă informații complete privind deplasarea în mediul înconjurător și realizarea pachetului OCTAVE pentru analiza datelor și calculele de inginerie Beneficiarii cursului sunt începători, dar și cei care cunosc programul și care ar dori să-și sistematizeze cunoștințele și să-și îmbunătățească abilitățile Nu este necesară cunoașterea altor limbi de programare, dar va facilita în mare măsură însușirea cunoștințelor de către cursanți Cursul vă va arăta cum să utilizați programul în multe exemple practice .
21 hours
Acest curs de pregătire este destinat persoanelor care ar dori să aplice Machine Learning în aplicații practice pentru echipa lor. Pregătirea nu se va cufunda în tehnicități și nu se va învârti în jurul conceptelor de bază și aplicațiilor operaționale / de afaceri ale aceluiași. Public țintă
- Investitori și antreprenori AI
- Manageri și Ingineri a căror companie se aventura în spațiul AI
- Analisti de Business și investitori
7 hours
Snorkel este un sistem pentru crearea rapidă, modelarea și gestionarea datelor de antrenament Se axează pe accelerarea dezvoltării aplicațiilor de extragere a datelor structurate sau "întunecate" pentru domenii în care seturile de antrenament etichetate mari nu sunt disponibile sau ușor de obținut În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici de extragere a valorii din date nestructurate, cum ar fi text, tabele, figuri și imagini, prin modelarea datelor de antrenament cu Snorkel Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Creați programatic programe de formare pentru a permite etichetarea seturilor masive de antrenament Antrenează modele de calitate superioară, prin modelarea în primul rând a seturilor de antrenament zgomotoase Utilizați Snorkel pentru a implementa tehnici de supraveghere slabă și a aplica programarea datelor pentru sistemele de învățare automată slabă Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
14 hours
Encog este un cadru de învățare a mașinilor opensource pentru Java șiNet În acest training instruit, participanții vor învăța tehnici avansate de învățare în mașină pentru a construi modele predictive de rețea neuronale exacte Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Implementați diferite tehnici de optimizare a rețelelor neuronale pentru a rezolva problema de submăsurare și suprasolicitare Înțelegeți și alegeți dintr-un număr de arhitecturi de rețele neuronale Implementați feed-uri supravegheate înainte și rețele de feedback Public Dezvoltatori Analistii Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
Last Updated:
Alte regiuni
Consultanță
Sfarsit de saptamana Machine Learning Cursuri, Seara Machine Learning (ML) Training, Machine Learning Camp, ML (Machine Learning) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Machine Learning (ML) Training, Seara Machine Learning Cursuri, ML (Machine Learning) Coaching, Machine Learning (ML) Instructor, Machine Learning Trainer, ML (Machine Learning) Cursuri, Machine Learning (ML) Clase, ML (Machine Learning) Pe pagina, Machine Learning (ML) curs privat, Machine Learning one on one training
