DEVrepublik

Supervised Learning

Supervised Learning

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.

Учебный план

« Октябрь 2020 » loading...
ПнВтСрЧтПтСбВс
28
29
30
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
15
16
17
18
19
20
21
23
24
25
26
27
28
29
30
31
1
Чт 22

Supervised Learning Регистрация

22.10-12.11

22 октября 18:00 - 21:00
Чт 22

Supervised Learning Регистрация

22.10-12.11

22 октября 18:00 - 21:00
  • Метод k-ближайших соседей;
  • Модели на основе деревьев;
  • Ансамблевые методы;
  • Adaboost;
  • XGBoost;
  • Метод опорных векторов (SVM);
  • Введение в нейронные сети;
  • Рекомендательные системы;
  • Коллаборативная фильтрация.

(С понедельника по пятницу)

online

Оплата: 7500 грн

Топ навыки, которыми вы овладеете:

  • Опыт в математических вычислениях с использованием популярных пакетов Python, таких как NumPy или Scikit-Learn;
  • Опыт понимания и использования линейных /нелинейных моделей;
  • 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.

Это именно для вас, если вы:

  • человек, ищущий смену карьеры
  • выпускник университета в поисках работы в науке о данных
  • разработчик с математическим складом ума, который хотел бы добиться карьерного рост
  • владелец бизнеса, который хотел бы использовать анализ данных и реализовывать проекты, основанные на данных и искусственном интеллекте
  • специалист Data Scientist, который хочет систематизировать знания и освоить глубокое обучение