Открыто

Machine Learning [Тариф: Начало пути] [Mathshub] [Олег Булыгин]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 22 май 2024.

Цена: 9899р.-92%
Взнос: 751р.

Основной список: 15 участников

  1. 22 май 2024
    #1
    Топикстартер
    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Machine Learning [Тариф: Начало пути] [Mathshub] [Олег Булыгин]

    2024-05-23_023906.png

    Чему мы научим на Machine Learning:
    На этом модуле вы изучите взаимосвязь между независимыми и зависимыми переменными, научитесь предсказывать значения последней на основе первых и разделять наблюдения на заранее определенные категории или классы на основе их признаков.
    Вы поймёте, как нескольким разработчикам работать над одним проектом одновременно, улучшая качество и скорость его разработки, а также узнаете, что такое кластеризация и подготовка данных.
    ◆ Узнаете всё о машинном обучении
    Машинное обучение — подраздел искусственного интеллекта, который обучает системы самостоятельно учиться и делать прогнозы или принимать решения на основе данных. На модуле вы начнёте изучать тему машинного обучения с введения, узнаете, каким оно бывает и какие основные компоненты его работы.
    ◆ Познакомитесь с ключевыми алгоритмами
    Вы разберётесь в ключевых моментах работы машинного обучения, познакомитесь с понятием градиентного спуска. Это оптимизационный алгоритм, используемый для минимизации функций потерь в методах машинного обучения и искусственного интеллекта.
    ◆ Научитесь создавать ml-пайплайны
    ML-пайплайн — это набор этапов, выполнение которых приводит к созданию и обучению модели машинного обучения. Это методология разработки моделей, которая помогает улучшить процесс их создания, отладки и масштабирования. На модуле вы научитесь создавать пайплайны с нуля, развивать их, изучите их функционал.
    ◆ Изучите полезные приёмы при работе с данными
    Вы начнёте разбираться в том, как оптимизировать скорость работы и наладить процесс обработки данных. Узнаете, зачем необходимо использование кросс-валидации для оценки производительности, как делать предобработку данных и тонкую настройку.

    Что включено в модуль:
    Введение в ML: каким оно бывает и каковы основные компоненты метрики и задача линейной регрессии
    Градиентный спуск
    Обобщающая способность модели: метод отложенной выборки / Кросс-валидация
    Линейная классификация: оценка вероятности
    Матрица ошибок и основные метрики классификации
    ROC, PR-кривые, AUC-ROC, AUC-PR
    Градиентный бустинг
    Bias-variance trade-off
    Кластеризация
    Рекомендательные системы
    Машинное обучение: классические задачи и алгоритмы
    Создание ML-пайплайна с нуля и развитие ML-пайплайна

    Программа модуля:
    20 ак. часов / 5 недель
    Формат обучения: Лекция + семинар

    Регрессии
    Классификация
    Парное программирование — Алгоритмы ML
    Кластеризация
    Подготовка данных
    Продвинутые подходы ML

    Твои навыки после обучения
    Основы теории машинного обучения
    Валидирование данных
    Построение регрессии, кластеризации и градиентного спуска
    Создание ML-пайплайнов с нуля и их развитие

    Mathshub — международная школа анализа данных и разработки.
    Преподаватель модуля: Олег Булыгин. Machine Learning
    7 лет опыта в управленческих должностях в научно-производственных компаниях космической отрасли.

    Тариф: Начало пути
    Занятия модуля в записи
    Проверка домашнего задания

    Цена на сегодня: 9899р. (14099р.)
    Скрытая ссылка
     
    1 человеку нравится это.
  2. Последние события

    1. Helios-spb
      Helios-spb участвует.
      11 июн 2024
    2. SoflyMad
      SoflyMad участвует.
      31 май 2024
    3. Dakaut
      Dakaut участвует.
      28 май 2024
    4. elsombra
      elsombra участвует.
      28 май 2024