Machine Learning

Цей модуль починається зі вступу до машинного навчання: як воно організоване, які є підгалузі машинного навчання, фундаментальні відмінності між цими підходами та типи проблем, для вирішення яких вони призначені.

Потім студенти знайомляться з постановкою задачі машинного навчання, вибираючи відповідну цільову функцію та алгоритм для даної задачі Добре відомо, що обробка даних та вибір функцій займають більшу частину часу розробки моделі. Студенти вивчають методи, що дозволяють ефективно справлятися з відсутніми значеннями, викидами, категоріальними змінними та створюють нові функції.

Цей курс також охоплює алгоритми, які використовуються, коли відома цільова змінна, яка повинна бути передбачена. Він починається з простого KNN та закінчується повністю підключеними нейронними мережами з прямим зв’язком. Правильне тестування моделі необхідне для створення надійного продукту. Студенти знайомляться з різними методами та параметрами тестування, які допомагають будувати узагальнені та стійкі моделі.

Ми пропонуємо допомогу у працевлаштуванні наших випускників.

Є 2 варіанти проходження курсу: з групою разом з викладачем або індивідуально – переглядаючи відеозаписи лекцій. Вам надається доступ на 4 місяці до відеозаписів усіх лекцій (75 годин), а також 6 годин індивідуальних консультацій викладача. Вартість такого пакета 10000 грн. Напишіть нам, вказавши, що ви хочете проходити курс самостійно.

ХОЧУ ПІДПИСКУ

Реєстрація Інструктори Курса

Програма

Постановка завдання машинного навчання;
Конструювання ознак;
Функції втрат;
Генералізація та оцінка моделі;
Оптимізація гіперпараметрів;
Вибір моделі;
Лінійна регресія;
Логістична регресія.
Метод k-найближчих сусідів;
Моделі на основі дерев;
Ансамблеві методи;
Adaboost;
XGBoost;
Метод опорних векторів (SVM);
Введення в нейронні мережі;
Рекомендаційні системи;
Колаборативна фільтрація.

Вимоги:

Володіння основами програмування на python;
Досвід роботи з такими пакетами як, Pandas, NumPy, Matplotlib;
Знання Математики: лінійна алгебра, диференціальні рівняння, теорія ймовірності, статистика.

Топ скілс після курсу:

Досвідом в математичних обчисленнях з використанням популярних пакетів Python, таких як NumPy або Scikit-Learn;
Знаннями як використовувати лінійні / нелінійні моделі;
Як підготувати дані до побудови моделей (feature engineering)
Як навчати і оцінювати ефективність моделей машинного навчання
Як налаштовувати гіперпараметри моделі і вибирати фінальну модель
Глибоке розуміння моделей навчання з учителем і без, як приклад лінійна регресія, логістична регресія, SVM, кластеризація і К найближчих сусідів;
Уявлення про те, як насправді працює магія нейронних мереж, і зможете написати їх самостійно;
Створення відтворюваних конвеєрів machine learning pipelines;
Досвід застосування вивчених методів для вирішення реальних проблем;

Machine Learning: курси Машинного Навчання в DEVrepublik

Машинне навчання (або Machine Learning) – один із напрямів It, що дозволяє автоматизувати працю людини – як розумовий, так і фізичний. Machine Learning затребуваний в самих різних галузях діяльності – його активно використовують банківські установи, страхові компанії, пошукові системи, агентства реклами і маркетингу, виробничі і промислові підприємства. Що дає користувачеві вивчення курсу «Машинне навчання»? навички прогнозування та розпізнавання образів з максимальною точністю і високою швидкістю, що істотно спрощує завдання людини, переводячи багато робочі процеси в автоматичний режим.

Курс Machine Learning в Data Science в навчальному центрі DEVrepublik – це комплекс знань і практичних навичок, які можна отримати з нуля. У програму курсу включені:

знайомство з напрямком машинне навчання;
постановка задач машинного навчання з визначенням цілей і алгоритмів;
вивчення методів ефективної роботи з даними, що забезпечує машинний аналіз і прискорення розробки моделей;
введення в нейронні мережі.

З повним переліком включених в курс дисциплін ви можете ознайомитися в навчальному плані курсу Machine Learning. Хто може стати нашим студентом? Даний курс розрахований на користувачів, що мають уявлення про роботу з Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, а також не губляться в пучині математики і теорії ймовірностей.

Курси Machine Learning онлайн: вчіться в комфортному режимі

Теорія машинного аналізу даних і величезна кількість практики – почати навчання на курсах в DEVrepublik може кожен бажаючий змінити свою професію або поліпшити вже наявні навички, причому, ви можете вибрати формат онлайн і не витрачати час даремно. Ми розробили спеціальну платформу, на якій розміщені всі матеріали курсу. Спілкування з викладачами відбувається в «живому» форматі – задавайте питання, уточнюйте інформацію, дискутуйте, не відкладайте питання на потім. Курс побудований таким чином, щоб виключити вручення зайвої інформації і зробити упор на практичне освоєння знань. Що дасть вам навчання Machine Learning в DEVrepublik:

якісні знання в сфері машинного навчання;
вміння застосовувати на практиці отримані знання;
економію часу на поїздки і вивчення непотрібного матеріалу;
сертифікат, що підтверджує проходження курсів;
впевненість в собі і своїх знаннях, а, значить, відкритий шлях до роботи мрії.

Записатися на курси можна через форму зворотного зв’язку на сайті, по телефону або відправивши нам повідомлення на електронну пошту.