Основы машинного обучения
Погрузитесь в мир машинного обучения с нашим комплексным курсом, разработанным для тех, кто хочет освоить современные ML алгоритмы и технологии. Этот курс предоставляет глубокое понимание основных концепций машинного обучения, от линейной регрессии до сложных ансамблевых методов.
Вы научитесь работать с популярными библиотеками Python, такими как scikit-learn, pandas и numpy, создавать и оценивать модели машинного обучения, а также применять полученные знания на практике через реальные проекты из индустрии.
Что вы изучите:
- Основные алгоритмы машинного обучения
- Работа с данными и их предобработка
- Обучение с учителем и без учителя
- Оценка и оптимизация моделей
- Практические проекты и кейсы
- Применение ML в реальных задачах
О курсе
Этот курс предназначен для специалистов, которые хотят войти в область машинного обучения или углубить свои знания. Программа охватывает все ключевые аспекты ML - от теоретических основ до практического применения.
Вы будете работать над реальными проектами, которые помогут вам создать портфолио и подготовиться к карьере в области искусственного интеллекта. Курс включает видеолекции, практические задания, тесты и финальный проект.
После завершения курса вы получите сертификат, который подтвердит ваши навыки в машинном обучении и повысит вашу конкурентоспособность на рынке труда.
Программа курса
Модуль 1: Введение в машинное обучение
Основные концепции, типы задач ML, обзор инструментов
Модуль 2: Работа с данными
Загрузка, очистка, визуализация и предобработка данных
Модуль 3: Обучение с учителем
Линейная и логистическая регрессия, деревья решений
Модуль 4: Ансамблевые методы
Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost
Модуль 5: Обучение без учителя
Кластеризация, снижение размерности, PCA
Модуль 6: Финальный проект
Разработка полноценного ML решения для реальной задачи
Преподаватель
Др. Александр Петров - ведущий специалист в области машинного обучения с более чем 10-летним опытом работы в индустрии. Работал в Google и Microsoft над проектами, связанными с ML и AI.
Автор множества научных публикаций и обладатель нескольких патентов в области искусственного интеллекта. Страстный преподаватель, который уже обучил более 10,000 студентов по всему миру.