Witaj w świecie Machine Learning!

🤖 ML Cheatsheets

Witaj w praktycznej kolekcji ściąg z Machine Learning! Znajdziesz tutaj algorytmy, teorię i real-world przykłady przedstawione w przystępny sposób dla kursantów Data Science. Każda ściągawka to kompaktowa porcja wiedzy gotowa do zastosowania.

🎯 Co znajdziesz w każdej ściągawce?

Wyjaśnienie algorytmu - jak działa i dlaczego
Praktyczne przykłady kodu gotowe do skopiowania i uruchomienia
Real-world zastosowania - kiedy i gdzie użyć
Kluczowe parametry - co można dostroić i jak
Tipsy od praktyków - na co uważać w rzeczywistych projektach

📋 Jak korzystać z ML Cheatsheets?

Najlepsza metoda nauki:

Przeczytaj teorię - zrozum podstawy algorytmu
Przeanalizuj przykład - zobacz jak teoria przekłada się na kod
Skopiuj snippety - użyj przyciska 📋 Copy w prawym górnym rogu
Testuj w swoim środowisku - Jupyter, Colab, VS Code
Eksperymentuj z parametrami - zmień wartości i obserwuj efekty!

💡 Pro tip dla kursantów

Nie tylko kopiuj kod - zrozum co robi każda linia. Spróbuj zmienić dane wejściowe, parametry algorytmu lub dodać własne modyfikacje. To najlepszy sposób na naukę ML!

📚 Dostępne ściągi ML

🚀 Dla początkujących

Wprowadzenie do ML - Czym jest ML i jakie są główne rodzaje algorytmów

📈 Algorytmy regresji

Linear Regression - Predykcja wartości liczbowych

🌳 Algorytmy klasyfikacji

Decision Trees - Proste drzewa decyzyjne
Random Forest - Las drzew decyzyjnych
Support Vector Machines - Optymalne granice decyzyjne

🎯 Uczenie nienadzorowane

K-Means Clustering - Grupowanie klientów bez etykiet

🔥 Kolejne ściągi w przygotowaniu!

Logistic Regression (klasyfikacja binarna)
Feature Engineering (przygotowanie danych)
Model Evaluation (metryki i walidacja)
Neural Networks (sieci neuronowe)
Ensemble Methods (metody zespołowe)

Śledź aktualizacje!

🚀 Szybki start

Zacznij od podstaw - Wprowadzenie do ML
Wybierz algorytm który Cię interesuje z menu ML Cheatsheets
Przeczytaj teorię - zrozum jak działa algorytm
Skopiuj kod (ikona 📋 Copy w prawym górnym rogu bloku)
Testuj w praktyce - uruchom w Jupyter/Colab i eksperymentuj!

Powodzenia w nauce Machine Learning! 🚀🤖

--- title: "Witaj w świecie Machine Learning!" page-layout: article --- # 🤖 ML Cheatsheets Witaj w praktycznej kolekcji ściąg z Machine Learning! Znajdziesz tutaj **algorytmy, teorię i real-world przykłady** przedstawione w przystępny sposób dla kursantów Data Science. Każda ściągawka to kompaktowa porcja wiedzy gotowa do zastosowania. ## 🎯 Co znajdziesz w każdej ściągawce? - **Wyjaśnienie algorytmu** - jak działa i dlaczego - **Praktyczne przykłady kodu** gotowe do skopiowania i uruchomienia - **Real-world zastosowania** - kiedy i gdzie użyć - **Kluczowe parametry** - co można dostroić i jak - **Tipsy od praktyków** - na co uważać w rzeczywistych projektach ## 📋 Jak korzystać z ML Cheatsheets? **Najlepsza metoda nauki:** 1. **Przeczytaj teorię** - zrozum podstawy algorytmu 2. **Przeanalizuj przykład** - zobacz jak teoria przekłada się na kod 3. **Skopiuj snippety** - użyj przyciska 📋 Copy w prawym górnym rogu 4. **Testuj w swoim środowisku** - Jupyter, Colab, VS Code 5. **Eksperymentuj z parametrami** - zmień wartości i obserwuj efekty! ::: {.callout-tip} ## 💡 Pro tip dla kursantów Nie tylko kopiuj kod - **zrozum** co robi każda linia. Spróbuj zmienić dane wejściowe, parametry algorytmu lub dodać własne modyfikacje. To najlepszy sposób na naukę ML! ::: ## 📚 Dostępne ściągi ML ### 🚀 Dla początkujących - [**Wprowadzenie do ML**](cheatsheets/01-intro-ml.qmd) - Czym jest ML i jakie są główne rodzaje algorytmów ### 📈 Algorytmy regresji - [**Linear Regression**](cheatsheets/02-linear-regression.qmd) - Predykcja wartości liczbowych ### 🌳 Algorytmy klasyfikacji - [**Decision Trees**](cheatsheets/03-decision-trees.qmd) - Proste drzewa decyzyjne - [**Random Forest**](cheatsheets/04-random-forest.qmd) - Las drzew decyzyjnych - [**Support Vector Machines**](cheatsheets/06-svm.qmd) - Optymalne granice decyzyjne ### 🎯 Uczenie nienadzorowane - [**K-Means Clustering**](cheatsheets/05-kmeans.qmd) - Grupowanie klientów bez etykiet ::: {.callout-note} ## 🔥 Kolejne ściągi w przygotowaniu! - Logistic Regression (klasyfikacja binarna) - Feature Engineering (przygotowanie danych) - Model Evaluation (metryki i walidacja) - Neural Networks (sieci neuronowe) - Ensemble Methods (metody zespołowe) Śledź aktualizacje! ::: ## 🚀 Szybki start 1. **Zacznij od podstaw** - [Wprowadzenie do ML](cheatsheets/01-intro-ml.qmd) 2. **Wybierz algorytm** który Cię interesuje z menu ML Cheatsheets 3. **Przeczytaj teorię** - zrozum jak działa algorytm 4. **Skopiuj kod** (ikona 📋 Copy w prawym górnym rogu bloku) 5. **Testuj w praktyce** - uruchom w Jupyter/Colab i eksperymentuj! --- **Powodzenia w nauce Machine Learning!** 🚀🤖