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.

Мы предлагаем помощь в трудоустройстве наших выпускников.

Есть 2 варианта прохождения курса с группой вместе с преподавателем или индивидуально — просматривая видеозаписи лекций. Вам дается доступ на 4 месяца с видеозаписями всех лекций (75 часов), а также 6 часов индивидуальных консультаций преподавателя. Стоимость такого пакета 10000 грн. Напишите нам, указав, что вы хотите проходит курс самостоятельно.

ХОЧУ ПОДПИСКУ

РЕГИСТРАЦИЯ ИНСТРУКТОРЫ КУРСА

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.

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.

Требования:

Владение основами программирования на python;
Опыт работы с такими пакетами как, Pandas, NumPy, Matplotlib;
Знание Математики: линейная алгебра, дифференциальные уравнения, теория вероятности, статистика.

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

Есть ли вступительный тест для прохождения курсы по машинному обучению?

Да, будет проведен вступительный тест, чтобы понять знания каждого студента перед прохождением курсов Машинное обучение

Сколько стоят курсы по изучению машинного обучения в DEVrepublik?

Стоимость курсов вы можете узнать оформив заявку, либо связаться с нами любым удобным для Вас способом.

Есть ли сертификат после прохождения курсов Машинное обучение?

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

Получу ли я работу после курса Машинное обучение?

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.