DEVrepublik

Supervised Learning

Supervised Learning

Цей курс 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.

Навчальний план:

« Серпень 2020 » loading...
ПнВтСрЧтПтСбНд
27
28
29
30
31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
18
19
20
21
22
23
24
26
27
28
29
30
1
2
3
4
5
6
Пн 17

Supervised Learning Реєстрація

17.08-07.09

17 Серпня 09:00 - 12:00
Вт 25

Supervised Learning Реєстрація

25.08-15.09

25 Серпня 12:00 - 15:00
Пн 31

Supervised Learning Реєстрація

31.08-21.09

31 Серпня 18:00 - 21:00
Пн 17

Supervised Learning Реєстрація

17.08-07.09

17 Серпня 09:00 - 12:00
  • Метод k-найближчих сусідів;
  • Моделі на основі дерев;
  • Ансамблеві методи;
  • Adaboost;
  • XGBoost;
  • Метод опорних векторів (SVM);
  • Введення в нейронні мережі;
  • Рекомендаційні системи;
  • Колаборативна фільтрація.

(З понеділка по п’ятницю)

online

Плата: 7500 грн

Топ навички, якими Ви оволодієте:

  • Досвід в математичних обчисленнях з використанням популярних пакетів Python, таких як NumPy або Scikit-Learn;
  • Досвід розуміння і використання лінійних / нелінійних моделей;
  • 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;

Це саме для Вас, якщо Ви:

  • особа, яка шукає зміну кар’єри
  • випускник університету в пошуках роботи в науці про дані
  • розробник з математичним складом розуму, який хотів би домогтися кар’єрного зростання
  • власник бізнесу, який хотів би використовувати аналіз даних і реалізовувати проекти, засновані на даних та штучному інтелекті
  • фахівець Data Scientist, який хоче систематизувати знання та освоїти глибоке навчання