x
    Машинное Обучение
    clock
    ДЛИТЕЛЬНОСТЬ
    90 часов
    calendar
    КАК ЧАСТО
    Пн Ср Пт
    shuttle
    СТАРТ
    25 Января
    money
    ОПЛАТА
    20000 грн

    Машинное Обучение

    Этот модуль начинается с введения в машинное обучение: как оно организовано, каковы подотрасли машинного обучения, фундаментальные различия между этими подходами и типы проблем, для решения которых они предназначены.

    Затем студенты знакомятся с постановкой задачи машинного обучения, выбирая соответствующую целевую функцию и алгоритм для данной задачи. Хорошо известно, что обработка данных и выбор функций занимают большую часть времени разработки модели. Студенты изучают методы, позволяющие эффективно справляться с отсутствующими значениями, выбросами, категориальными переменными и создают новые функции.

    Этот курс охватывает алгоритмы, которые используются, когда известна целевая переменная, которая должна быть предсказана. Он начинается с простого KNN и заканчивается полностью подключенными нейронными сетями с прямой связью. Правильное тестирование модели необходимо для создания надежного продукта. Студенты знакомятся с различными методами и параметрами тестирования, которые помогают строить обобщенные и устойчивые модели.

    ПІБ платника:
    x
    Учебный план
    • Постановка задачи машинного обучения;
    • Конструирование признаков;
    • Функции потерь;
    • Генерализация и оценка модели;
    • Оптимизация гиперпараметров;
    • Выбор модели;
    • Линейная регрессия;
    • Логистическая регрессия.
    • Метод k-ближайших соседей;
    • Модели на основе деревьев;
    • Ансамблевые методы;
    • Adaboost;
    • XGBoost;
    • Метод опорных векторов (SVM);
    • Введение в нейронные сети;
    • Рекомендательные системы;
    • Коллаборативная фильтрация.
    Учебный план картинка
    Топ навыки, которыми вы овладеете:
    • Опытом в математических вычислениях с использованием популярных пакетов Python, таких как NumPy или Scikit-Learn;
    • Знаниями как использовать линейные /нелинейные модели;
    • Как подготовить данные к построению моделей (feature engineering)
    • Как обучать и оценивать эффективность моделей машинного обучения
    • Как настраивать гиперпараметры модели и выбирать финальную модель
    • Глубокое понимание моделей обучения c учителем и без, как пример линейная регрессия, логистическая регрессия, SVM, кластеризация и К ближайших соседей;
    • Представление о том, как на самом деле работает магия нейронных сетей, и сможете написать их самостоятельно;
    • Создание воспроизводимых machine learning pipelines;
    • Опыт применения изученых методов для решения реальных проблем;
    • Опыт построения API моделей машинного обучения.
    Учебный план картинка
    Требования:
    • Владение основами программирования на python;
    • Опыт работы с такими пакетами как, Pandas, NumPy, Matplotlib;
    • Знание Математики: линейная алгебра, дифференциальные уравнения, теория вероятности, статистика.
    Учебный план картинка

    Machine Learning: курсы Машинного Обучения в DEVrepublik

    Машинное обучение (или Machine Learning) – одно из направлений It, позволяющее автоматизировать труд человека – как умственный, так и физический. Machine Learning востребован в самых разных отраслях деятельности – его активно используют банковские учреждения, страховые компании, поисковые системы, агентства рекламы и маркетинга, производственные и промышленные предприятия. Что дает пользователю изучение курса «Машинное обучение»? навыки прогнозирования и распознавания образов с максимальной точностью и высокой скоростью, что существенно упрощает задачи человека, переводя многие рабочие процессы в автоматический режим.
    Курс Machine Learning в Data Science в учебном центре DEVrepublik – это комплекс знаний и практических навыков, которые можно получить с нуля. В программу курса включены:

    • знакомство с направлением машинное обучение;
    • постановка задач машинного обучения с определением целей и алгоритмов;
    • изучение методов эффективной работы с данными, обеспечивающий машинный анализ и ускорение разработки моделей;
    • введение в нейронные сети.

    С полным перечнем включенных в курс дисциплин вы можете ознакомиться в учебном плане курса Machine Learning. Кто может стать нашим студентом? Данный курс рассчитан на пользователей, имеющих представление о работе с Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, а также не теряющихся в пучинах математики и теории вероятностей.

    Курсы Machine Learning онлайн: учитесь в комфортном режиме

    Теория машинного анализа данных и огромное количество практики – начать обучение на курсах в DEVrepublik может каждый желающий изменить свою профессию или улучшить уже имеющиеся навыки, причем, вы можете выбрать формат онлайн и не тратить время впустую. Мы разработали специальную платформу, на которой размещены все материалы курса. Общение с преподавателями происходит в «живом» формате – задавайте вопросы, уточняйте информацию, дискутируйте, не откладывайте вопросы на потом. Курс построен таким образом, чтобы исключить преподнесение лишней информации и сделать упор на практическое освоение знаний. Что даст вам обучение Machine Learning в DEVrepublik:

    • качественные знания в сфере машинного обучения;
    • умение применять на практике полученные знания;
    • экономию времени на поездки и изучение ненужного материала;
    • сертификат, подтверждающий прохождение курсов;
    • уверенность в себе и своих знаниях, а, значит, открытый путь к работе мечты.

    Записаться на курсы можно через форму обратной связи на сайте, по телефону или отправив нам сообщение на электронную почту.

    Часто задаваемые вопросы

    Нужно ли брать с собой ноутбук на занятия?

    Да, вам нужно принести свой собственный ноутбук на занятия, чтобы иметь возможность работать на нём и после курса.

    Есть ли вступительный тест?

    Да, будет проведен вступительный тест, чтобы понять знания каждого студента.

    Каков график занятий?

    У нас есть 2 времени для курсов 10-15 или 16-21 с понедельника по пятницу. Более детальное расписание можно найти на страничке курса. Выберите курс, который вам наиболее подходит по времени.

    Получу ли я работу после курса?

    Наши карьерные консультанты готовы помочь каждому студенту найти хорошую работу, но это также зависит от вас. Вы должны усердно работать, чтобы овладеть новой профессией в течение 3 месяцев. В случае, если вы посетили все лекции и выполнили все практические задания на 95-100 баллов, и вы не получите работу в течение 3 месяцев после окончания обучения, мы готовы возместить вам деньги.

    Получу ли я тексты лекций и/или любые другие дополнительные материалы?

    Да, лекции будут проводиться, а также будут рекомендованы дополнительные материалы.

    Есть ли онлайн-платформа для обучения?

    Да, мы используем онлайн-платформу управления обучением, где у каждого учащегося будет свой онлайн-аккаунт, в котором будет обозначено прогресс обучения, все материалы и результаты тестов.

    Есть ли сертификат после курса?

    Да, вы получите сертификат, подтверждающий, что вы прошли курс, в котором будет указано количество часов и ваших баллов.