Онлайн-курс

Введение в машинное обучение от ВШЭ и Яндекс

2 месяца
1 976
По мере набора
Участники:
Программа курса

Основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения: классификация, регрессия и кластеризация. Методы машинного обучения и их особенности, оценка качества моделей — и определение верной модель для решения конкретной задачи. Для работы используются реальные данные из реальных задач.

Краткая программа курса:

  • Неделя 1. Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса.
  • Неделя 2. Метрические методы классификации. Линейные методы, стохастический градиент.
  • Неделя 3. Метод опорных векторов (SVM). Логистическая регрессия. Метрики качества классификации.
  • Неделя 4. Линейная регрессия. Понижение размерности, метод главных компонент.
  • Неделя 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг. Нейронные сети.
  • Неделя 6. Кластеризация и визуализация. Частичное обучение.
  • Неделя 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения.

Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах. Для выполнения практических заданий потребуются базовые навыки программирования. Очень желательно знать Python. Задания рассчитаны на использование этого языка и его библиотек numpy, pandas и scikit-learn.

      Регистрация на сайте организатора

      Для кого курс

      Для тех, кто хочет постичь искусство предсказательного моделирования и освоить интеллектуальный анализ данных.

      Расписание
      • 7 недель
      • 3-5 часов / неделю

      Комментарии

      Комментировать
      Close
      Нажмите на «Подписаться на новости», чтобы вступить в группу T&P
      Спасибо, я уже с вами!