Głównym celem Machine Learningu jest tworzenie inteligentnych systemów, które za pomocą danych wejściowych mogą doskonalić się i zdobywać nową wiedzę. W praktyce przekłada się to na wykorzystanie jednego z setek różnych dostępnych algorytmów. Ta prelekcja to wstęp do ML od totalnych podstaw. Nauczymy się podstawowego słownictwa i rodzaje problemów których rozwiązanie umożliwia ML. Przedstawię również technikę budowania całego pipeline’u, za pomocą którego przejdziemy przez wszystkie etapy ML: przetwarzania danych (preprocessing), wyboru algorytmy oraz oceny jego skuteczności.