Добро пожаловать! Мы собрали для вас каталог бесплатных курсов по it-специальностям.

Введение в машинное обучение

Введение в машинное обучение. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи.

Coursera
0 отзывов

О курсе

Не так давно получил распространение термин «большие данные», обозначивший новую прикладную область — поиск способов автоматического быстрого анализа огромных объёмов разнородной информации. Наука о больших данных ещё только оформляется, но уже сейчас она очень востребована — и в будущем будет востребована только больше. С её помощью можно решать невероятные задачи: оценивать состояние печени по кардиограмме, предсказывать зарплату по описанию вакансии, предлагать пользователю музыку на основании его анкеты в интернете. Большими данными может оказаться что угодно: результаты научных экспериментов, логи банковских транзакций, метеорологические наблюдения, профили в социальных сетях — словом, всё, что может быть полезно проанализировать.Самым перспективным подходом к анализу больших данных считается применение машинного обучения — набора методов, благодаря которым компьютер может находить в массивах изначально неизвестные взаимосвязи и закономерности. Вы изучите основные типы задач, решаемых с помощью машинного обучения — в основном речь пойдёт о классификации, регрессии и кластеризации. Узнаете об основных методах машинного обучения и их особенностях, научитесь оценивать качество моделей — и решать, подходит ли модель для решения конкретной задачи.

Количество занятий: -
Длительность занятий в минутах: -
Сертификат об окончании:
Автор курса: Константин Воронцов, Евгений Соколов
Задачи и задания:

Программа

  • Урок 1 Введение. Примеры задач. Логические методы: решающие деревья и решающие леса
  • Урок 2. Метрические методы классификации
  • Урок 3. Метод опорных векторов (SVM)
  • Урок 4. Линейная регрессия
  • Урок 5. Композиции алгоритмов, градиентный бустинг
  • Урок 6. Кластеризация и визуализация
  • Урок 7. Прикладные задачи анализа данных: постановки и методы решения
Принять участие

Отзывы

Оценка
Все отзывы

Другие курсы

Видеокурс
Нейронные сети
Stepik
24 занятия
6 часов
Нейронные сети
Принять участие
Текстовой материал
Создание моделей машинного обучения
Машинное обучение
Принять участие