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.

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.

Машинное Обучение

Machine Learning: курсы Машинного Обучения в DEVrepublik

Курсы Machine Learning онлайн: учитесь в комфортном режиме

Часто задаваемые вопросы

Нужно ли брать с собой ноутбук на занятия?

Есть ли вступительный тест?

Каков график занятий?

Получу ли я работу после курса?

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

Есть ли онлайн-платформа для обучения?

Есть ли сертификат после курса?