Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning

Python περιβάλλον για σύγχρονο Machine Learning

Στήνεις καθαρό project με virtual environment, dependencies και οργανωμένη δομή αρχείων. Η ύλη χρησιμοποιεί Python 3.14.x και σύγχρονο scikit-learn 1.9.x ως σημερινό baseline, χωρίς να εξαρτάται από λεπτομέρειες που θα παλιώσουν γρήγορα.

NumPy και pandas για προετοιμασία δεδομένων

Δουλεύεις με arrays και DataFrames, καθαρίζεις ελλιπείς τιμές και μετασχηματίζεις στήλες. Συνδέεις κάθε βήμα με το ML pipeline αντί να το βλέπεις ως απομονωμένη επεξεργασία.

Εξερευνητική ανάλυση δεδομένων και σωστές ερωτήσεις

Εξετάζεις κατανομές, ακραίες τιμές, συσχετίσεις και ασυνέπειες πριν εκπαιδεύσεις μοντέλο. Μαθαίνεις να εντοπίζεις πότε ένα dataset δεν απαντά πραγματικά στην ερώτηση που θέλεις να λύσεις.

Train, validation και test: αποφυγή data leakage

Χωρίζεις σωστά τα δεδομένα και κατανοείς γιατί πληροφορία από το test set δεν πρέπει να επηρεάζει την εκπαίδευση. Βλέπεις πρακτικά παραδείγματα leakage που δημιουργούν τεχνητά καλά αποτελέσματα.

Feature engineering και preprocessing με pipelines

Δημιουργείς χρήσιμα χαρακτηριστικά, κλιμακώνεις ή κωδικοποιείς δεδομένα όπου χρειάζεται και οργανώνεις τα βήματα preprocessing μέσα σε pipeline. Έτσι η ίδια διαδικασία εφαρμόζεται με συνέπεια σε training και prediction.

Πρώτα μοντέλα με scikit-learn και σωστό baseline

Εκπαιδεύεις μοντέλα ταξινόμησης και παλινδρόμησης και ξεκινάς από ένα απλό baseline πριν περάσεις σε πιο σύνθετες λύσεις. Στόχος είναι να ξέρεις τι συγκρίνεις και γιατί.

Αξιολόγηση, cross-validation και κατάλληλες μετρικές

Χρησιμοποιείς accuracy, precision, recall, F1, MAE/RMSE ή άλλες μετρικές ανάλογα με το πρόβλημα. Εφαρμόζεις cross-validation και κατανοείς πότε μία συνολική βαθμολογία κρύβει αδυναμίες.

Ensemble methods και βελτίωση μοντέλων

Γνωρίζεις Random Forest και boosting ως τεχνικές που συνδυάζουν πολλά μοντέλα. Μαθαίνεις πότε αξίζει να αυξήσεις την πολυπλοκότητα και πότε ένα απλούστερο μοντέλο παραμένει καλύτερη επιλογή.

Αποθήκευση, επαναχρησιμοποίηση και περιορισμοί μοντέλου

Αποθηκεύεις μοντέλο μαζί με τα απαραίτητα preprocessing βήματα και το φορτώνεις για νέες προβλέψεις. Συζητάμε version compatibility, αλλαγές στα δεδομένα και γιατί ένα αποθηκευμένο μοντέλο δεν παραμένει «σωστό για πάντα».

Capstone: από ακατέργαστα δεδομένα σε τεκμηριωμένο αποτέλεσμα

Ολοκληρώνεις ένα πλήρες project: καθαρισμός → EDA → split → pipeline → training → evaluation → τελικό μοντέλο. Παραδίδεις κώδικα μαζί με σύντομη εξήγηση επιλογών, περιορισμών και επόμενων βελτιώσεων.

Μικρό λεξικό Python & Machine Learning

Pipeline

Οργανωμένη ακολουθία preprocessing και μοντελοποίησης που εφαρμόζεται με τον ίδιο τρόπο σε εκπαίδευση και πρόβλεψη.

Data leakage

Όταν πληροφορία που δεν θα έπρεπε να είναι διαθέσιμη στην εκπαίδευση διαρρέει στο μοντέλο και αλλοιώνει την αξιολόγηση.

Cross-validation

Επαναλαμβανόμενη αξιολόγηση σε διαφορετικούς διαχωρισμούς δεδομένων για πιο αξιόπιστη εικόνα απόδοσης.

Baseline model

Απλό αρχικό μοντέλο ή κανόνας αναφοράς με τον οποίο συγκρίνεις πιο σύνθετες λύσεις.

Feature engineering

Δημιουργία ή μετασχηματισμός χαρακτηριστικών ώστε τα δεδομένα να εκφράζουν καλύτερα το πρόβλημα.

Reproducibility

Δυνατότητα να επαναλάβεις την ίδια διαδικασία με ελεγχόμενο περιβάλλον, δεδομένα και παραμέτρους.

Overfitting

Όταν ένα μοντέλο προσαρμόζεται υπερβολικά στα δεδομένα εκπαίδευσης και αποδίδει χειρότερα σε νέα δεδομένα.