Основы машинного обучения

Курс «Основы машинного обучения» посвящен вопросам применения машинного обучения в анализе данных. Во время уроков вам расскажут о линейных и метрических методах, а также о регрессионном дереве.

Занятия будут интересны новичкам и тем, кто хочет получить практические навыки — решать задачи и извлекать пользу из данных. Для прохождения уроков вам потребуются навыки программирования на Python.

Вам подойдет этот курс, если вы:

  • интересуетесь вопросами, связанными с machine learning;
  • желаете расширить свои возможности программирования на Python;
  • хотите изучить методы ML и успешно применять их в работе.

Ключевые навыки, которыми вы овладеете:

  • предобработка и визуализация данных;
  • оценка качества моделей;
  • построение выводов;
  • работа в библиотеках Pandas, Matplotlib, Scikit-learn.

Учебная программа:

  • основные понятия в ML и его задачи;
  • линейная регрессия и классификация;
  • градиентный спуск;
  • опорные векторы и логистическая регрессия;
  • решающие деревья, бэггинг и случайный лес;
  • композиционный мета алгоритм машинного обучения (бустинг);
  • неконтролируемое обучение;
  • метод ближайших соседей (kNN);
  • изучение рекомендательных систем.

Курс состоит из нескольких коротких видеолекций. После каждой из них вы выполняете теоретический тест, определяющий уровень полученных знаний, и задание по программированию. По окончании занятий вам будет предложено итоговое задание для самопроверки. Лекции разработаны специалистами Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики».

Оцените курс
ОтвратительноПлохоУдовлетворительноХорошоОтлично! (0)
Загрузка...

Добавить комментарий