Web-studio46.ru

Обучение и образование
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Открытый курс машинного обучения тема 3

Основы машинного обучения

  • 11 недель

от 5 до 8 часов в неделю

понадобится для освоения

4 зачётных единицы

для зачета в своем вузе

Курс посвящён основам анализа данных и машинного обучения. По результатам слушатели освоят способы предобработки и визуализации данных, изучат основные методы машинного обучения (линейные, метрические, решающие деревья и их композиции), научатся оценивать качество моделей. Курс пригодится всем, кто хочет «с нуля» погрузиться в область машинного обучения, получить первые практические навыки и начать применять их для решения собственных задач по извлечению пользы из данных.

О курсе

Курс посвящён основам анализа данных и машинного обучения. По результатам слушатели освоят способы предобработки и визуализации данных, изучат основные методы машинного обучения (линейные, метрические, решающие деревья и их композиции), научатся оценивать качество моделей. Практика проходит на языке Python и основана на библиотеках pandas, matplotlib, scikit-learn. Для успешного прохождения курса требуются знания математики на уровне школьных курсов, а также навыки программирования на Python. Контроль на курсе представлен в виде заданий на программирования, заданий на построение выводов (проверяются с помощью взаимного оценивания), а также тестов на знание теоретического материала.

Формат

Курс состоит из 11 недель, каждая включает в себя несколько коротких видеолекций (суммарная продолжительность — от 60 до 90 минут), тест на знание теоретического материала (5-15 вопросов), а также тест, включающий в себя выполнение задания по программированию. На некоторых неделях задание по программированию заменено заданием на взаимное оценивание. В конце курса предусмотрен итоговый экзамен, состоящий из тестов.

Информационные ресурсы

Python, библиотеки numpy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn

Требования

Освоение школьного курса математики, навыки программирования на Python

Программа курса

  1. Основные понятия и задачи в машинном обучении
  2. Метод k ближайших соседей
  3. Линейная регрессия
  4. Градиентный спуск
  5. Линейная классификация
  6. Логистическая регрессия и метод опорных векторов
  7. Решающие деревья
  8. Бэггинг и случайный лес
  9. Градиентный бустинг
  10. Обучение без учителя
  11. Рекомендательные системы

Поделиться

  • 11 недель

от 5 до 8 часов в неделю

понадобится для освоения

4 зачётных единицы

для зачета в своем вузе

Соколов Евгений Андреевич

Должность: Старший преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Зимовнов Андрей Вадимович

Должность: Старший преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

Ковалев Евгений Игоревич

Должность: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук

Кохтев Вадим Михайлович

Должность: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук

Рысьмятова Анастасия Александровна

Должность: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук

Филатов Артём Андреевич

Должность: Приглашенный преподаватель факультета компьютерных наук

Лучшие Курсы по машинному обучению и нейронным сетям. Платные + бесплатные, актуально на 2020

В нашей статье мы рассмотрим самые лучшие курсы по машинному обучению и нейронным сетям в 2020 году. Всем, кто хочет знать, как работают такие популярные системы как Гугл и Яндекс, как сотрудники крупных IT –компаний обучают системы и с чего вообще начать путь в области машинного обучения и нейронным сетям, стопроцентно будет полезно почитать обзор специально подобранных курсов.

В данной статье подскажем, как выбирать курс для себя, нужен ли сертификат или нет, а также в каком курсе интереснее всего практические задачи для вас.

Короче говоря, алгоритмы машинного обучения – это алгоритмы, которые изучают (часто прогнозирующие) модели на основе данных. Т.е. вместо формулирования «правил» вручную алгоритм машинного обучения обучит модель за вас.

Итак, позвольте мне привести вам пример, чтобы проиллюстрировать, что это значит! Скажем, вы заинтересованы в реализации спам-фильтра. Вероятно, наиболее консервативный подход – позволить человеку сортировать эти письма вручную. Теперь, «традиционный» подход к программированию будет состоять в том, чтобы посмотреть на некоторые примеры электронных писем (и/или использовать ваши «знания предметной области»), чтобы придумать цепочку правил, таких как «Если это письмо содержит слово X, пометьте его как спам, иначе, если письмо содержит…» .

Теперь алгоритмы машинного обучения помогут вам сформулировать эти правила. Или, другими словами, (контролируемые) алгоритмы машинного обучения будут смотреть на набор данных с помеченными электронными письмами (спам и не спам) и выводить оттуда правила для разделения двух классов.

И, прежде, чем приступать к выбору определенной дисциплины, посмотрите на содержание курса и объем требуемых усилий. Определитесь, какая цель обучения наиболее важна для вас.

Например, если вам интересны методы машинного обучения, то у вас должны иметься определенные знания. В частности, нужно разбираться в таких предметах, как алгебра, матанализ. А также в методах оптимизации.

Также стоит освежить в памяти навыки программирования. В идеале человек, поступивший на курс по машинному обучению, также должен разбираться в: R, Python, Matlab.

Одним из наиболее известных и популярных курсов по машинному обучению является разработка от Яндекс и МФТИ. С него и начнем наш обзор.

Курс по машинному обучению и анализу данных от Яндекса и МФТИ

💵 Стоимость курса: стоимость курса составляет 5396 рублей. Есть возможность бесплатного обучения, достаточно запросить финансовую помощь. По окончании данного курса обязательно выдается сертификат установленного образца.

Особенность курса, его уникальность

Главной его особенностью является исключительная практическая направленность, причём обширный багаж математических знаний в данном курсе абсолютно не обязателен.

Мотивировать его изучение можно следующим образом: посмотрите учебный план. Если вы просмотрите все лекции и решите все задания, то вы гарантированно сможете применять все эти вещи на практике. В частности, вы освоите следующие навыки:

  • Анализ данных и машинное обучение. Они базируются на знание математического анализа, линейной алгебры, а также методов оптимизации, теории вероятностей.
  • Слушатели курса научатся пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач.
Читать еще:  Курсы копирайтинга бесплатно

Есть несколько направлений данного курса:

  1. Математика и Python для анализа данных
  2. Обучение на размеченных данных
  3. Поиск структуры в данных
  4. Построение выводов по данным

Для кого этот курс?

Приглашаем продвинутых в математике студентов и профессионалов! Всех желающих на практике освоить базовые алгоритмы машинного обучения.

Курс рассчитан на слушателей, которые делают первые шаги в области машинного обучения.

Что нужно, чтобы приступить к курсу?

  1. Иметь базовые знания в области математической статистики;
  2. Быть готовым программировать на Python.

Машинное обучение (курс лекций, К.В.Воронцов)

💵 Стоимость курса: курс является бесплатным и читается студентам старших курсов технических вузов в течение двух семестров.

Особенность курса

Данный курс посвящен теории и методике обучения машин. Машинное обучение формировалось последние сорок лет, в наше время появились новые направления внутри этой дисциплины. Одна из наиболее перспективных – интеллектуальный анализ данных.

Особенность курса заключается в том, что все лекции направлены на более глубокое понимание основ высшей математики и методов машинного обучения.

Знания и навыки, необходимые для понимания курса

От студентов требуются знания курсов линейной алгебры, математического анализа, теории вероятностей. Знание математической статистики, методов оптимизации и какого-либо языка программирования желательно, но не обязательно.

Структура курса:

курс разбит на лекции, которые читаются в течение двух семестров. Для желающих самостоятельно изучить такую дисциплину как машинное обучение будут полезны видеолекции от ШАД Яндекс, которые дополняют данный учебный курс.

Natural Language Processing (NLP):

💵 Стоимость курса: условно бесплатный. Курс можно и не оплачивать, но, чтобы стать обладателем сертификата, надо заплатить сто долларов.

В чем особенность курса?

Обработка естественного языка (НЛП) – одна из важнейших технологий информационного века. Понимание сложных языковых высказываний также является важной частью искусственного интеллекта.

В этом курсе вам будет дан подробный обзор обработки естественного языка и как использовать классические методы машинного обучения.

Вы узнаете о статистическом машинном переводе, а также о моделях глубокого семантического подобия (DSSM) и их приложениях. будете понимать методы глубокого подкрепляющего обучения, применяемые в НЛП и мультимодальном интеллекте языка.

Чему можно научиться?

  • Применять модели глубокого обучения для решения задач машинного перевода и общения.
  • Применять глубинно структурированные семантические модели для поиска информации и приложений на естественном языке.
  • Использовать модели глубокого подкрепления для обучения в приложениях на естественном языке.
  • Применять модели глубокого обучения для субтитров к изображениям и визуального ответа на вопросы.

Кто может пройти этот курс?

Существуют ограничения политического характера для желающих пройти данный курс. Жителям таких стран, как Куба, Иран и также гражданам, проживающим на территории Крыма, будет отказано в обучении из-за санкций.

Создатели курса стараются выразить ноту протеста против созданных санкций, но пока не получили разрешения на лицензированное обучение в упомянутых выше странах.

Практический Machine Learning

Курс включает в себя 10 модулей, более 500 упражнений на закрепление материала, обучение 10 алгоритмов ML, два хакатона на kaggle, чат с сообществом и поддержку менторов

Каждая тема разбирается в видео, скринкастах и конспектах и закрепляется десятками упражнений (тесты, дебаггинг кода, проверка кода студента)

По каждой теме вы работаете с моделью ML — файнтьюните, создаёте с нуля, оптимизируете, пробуете разные методы

● Сообщество и ментор

На курсе вы не останетесь один на один с затруднениями — вам помогут не только ваши одногруппники, но и ментор курса. С такой поддержкой вы не бросите обучение на пол пути

Модуль 1 Введение в машинное обучение

— Введение в машинное обучение. Типы алгоритмов

— Какие бизнес-задачи решает машинное обучение — и какие нет

— Обзор кейсов по внедрению машинного обучения: анализ алгоритмов и использованных решений

— Этапы решения задач машинного обучения:

● Моделирование (обучение модели)

— Задачи на закрепление темы: тесты, проверка кода

— Практика: реализация этапов машинного обучения на примере готовой модели

Модуль 2 Методы предобработки данных

— Типы данных и их проблемы

● Типы данных: табличные, текстовые, временные ряды, аудиосигналы, изображения, видео и другие

● Проблемы с данными: пропуски, неподходящий формат, мусор в данных, зашифрованные данные, проблема с разметкой и прочее

— Работа с пропусками и начальная обработка

● Работа с пропусками и дублями

● Нормализация данных по min, max, std

● Удаление столбцов и строк

● Проверка правильности типа данных

— Визуализация для предобработки

● Создание признаков вручную

● Признаки даты и времени

● Статистики по наборам признаков

● Поиск и удаление по порогу

● Поиск по отклонению / распределению

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: работа с параметрами модели

Модуль 3 Регрессия

— Линейная регрессия. Задачи регрессии и примеры использования в бизнесе

— Математический вывод линейной регрессии. Возможные ошибки в работе алгоритма

— Обучение модели линейной регрессии

— Методы нахождения прямой в регрессии

● Аналитический вывод для одной переменной

● Аналитический вывод для многих переменных

● Примеры использования в решении жизненных задач

● Решение задачи с помощью градиентного спуска

● Обучение модели логистической регрессии

● Сравнение производительности разных методов

● Использование матричных операций

● Преобразование линейной модели

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: обучение и оптимизация моделей линейной и логистической регрессии

Читать еще:  Курсы в москве сайты

Модуль 4 Кластеризация

— Обучение с учителем и без учителя (supervised / unsupervised learning)

— Области применения методов обучения без учителя

● теория метода и реализация в коде

● плюсы и минусы метода

● теория метода и реализация в коде

— Метод понижения размерности с помощью SVD

● теория метода и реализация в коде

● сильные и слабые стороны

— Работа с текстами

● кластеризация текстов: теория и реализация в коде

● метод «мешок слов»

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: unsupervised обучение модели методами K-means, mean-shift и методом понижения размерности

Модуль 5 Tree-based алгоритмы: введение в деревья решений

— Введение в деревья решений

— Решающее дерево и как его построить

● Структура дерева: внутренние и терминальные узлы

● Разделяющие функции. Виды разделяющих функций

● Обучение дерева решений для классификации и регрессии

● Критерии качества разделения и прекращения роста дерева

● Влияние параметров обучения на under / overfitting модели

— Примеры использования деревьев решений в production

— Визуализация структуры дерева

— Алгоритм построения дерева

— Виды деревьев в библиотеках машинного обучения

— Реализация деревьев в библиотеке sklearn

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: обучение решающего дерева для задачи регрессии

Модуль 6 Tree-based алгоритмы: ансамбли

— Области применения ансамблей

● Bagging и out-of-bag оценки

● Применение bagging к логистической регрессии

● Cлучайный лес: bagging и эвристики подбора признаков

● Перебор параметров алгоритма по сетке (Grid Search)

● Объединение деревьев в один классификатор

● Как вырастить деревья разными?

● Настраиваемые параметры случайного леса

● Сравнение результатов настройки параметров

● Анализ качества ансмабля и влияния признаков

● Что такое бустинг деревьев?

● AdaBoost и примеры использования

● Значение порядка построения деревьев в ансамбле

● AdaBoost в логистической регрессии

● CatBoost: особенности интерфейса

● Построение классификатора первого уровня и мета-классификатора

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: соревнование по обучению решающих деревьев на kaggle

Модуль 7 Валидация данных и оценка качества алгоритмов

— Методы разбиения выборки для валидации данных

— Метрики качества алгоритмов

● метрики precision / recall

— Оценка качества алгоритмов в production

● примеры реализации в коде

● как избавиться от переобучения?

— Дисбаланс выборки: как бороться

— Визуализация процесса обучения модели

● визуализация с Tensorboard

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: оценка качества алгоритма классификации

Модуль 8 Временные ряды в машинном обучении

— Задача анализа временных рядов в ML

— Принципы обучения алгоритма

● экспоненциальное сглаживание: простое, двойное, с ручной настройкой параметров

● кросс-валидация на временных рядах

— Эконометрический подход в анализе временных рядов

● стационарность и единичные корни

● ограничения и недостатки эконометрического подхода

— Алгоритмы машинного обучения для анализа временных рядов

● извлечение признаков для обучения

● обучение линейных моделей

● бустинг для временных рядов: преимущества и ограничения

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: обучение линейной модели и использование XGBoost для анализа временных рядов

Модуль 9 Рекомендательные системы

— Обзор подходов к построению рекомендательных систем

— Принципы разбиения выборки

● принцип работы алгоритма

● практика реализации в коде

● границы применимости, достоинства и недостатки

— Алгоритм SVD Recommender

● принцип работы алгоритма

● практика реализации в коде

● достоинства метода, ограничения

— Проблема холодного старта в рекомендательных системах

— Бустинг в рекомендательных системах: использование LightGBM

— Задачи на закрепление темы: тесты, ввод значений, проверка кода студентов на платформе

— Практика: обучение рекомендательной системы

Модуль 10 Финальный хакатон

— Выпускной хакатон: командное соревнование по обучению модели на платформе kaggle

По окончанию обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного Центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении). Для получения Свидетельства необходимо, чтобы длительность обучения превышала 16 академических часов, а так же необходимо предоставить оригинал Диплома о профессиональном или высшем образовании государственного образца.

Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Cisco, Postgres, AstraLinux, Microsoft, ICAgile выдается электронный сертификат вендора.

Возьмите паспорт и Диплом об окончании профессионального или высшего образования. Диплом понадобится для получения Удостоверения о повышении квалификации (в случае отсутствия Диплома, по окончанию курса будет выдан Сертификат Учебного Центра, подтверждающий факт пройденного обучения).

За несколько дней до начала обучения (обычно за неделю) все слушатели получают приглашение по указанной электронной почте (если обучение заказывалось централизованно, ваш персональный мейл могли не передать — обратитесь к специалисту вашей организации, кто заказывал курсы, приглашение есть у него). В приглашении указан адрес и прочая полезная для слушателя информация. Если вы не получили приглашение – обратитесь к нам любым удобным для вас способом и мы сообщим адрес и продублируем приглашение на вашу почту.

В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.

По поводу остальных филиалов и корпусов – уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.

Читать еще:  Курсы дизайна в москве

Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, прохладительные напитки и орешки, печеньки и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.

Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.

Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения.

Не достаточно информации? Напишите нам и мы сделаем вам предложение, от которого невозможно отказаться.

Профессия Data Scientist: машинное обучение

Вы научитесь создавать аналитические системы и использовать алгоритмы машинного обучения, освоите работу с нейросетями. Наполните портфолио и получите престижную профессию.

Записаться на курс

  • Длительность 13 месяцев
  • Помощь в трудоустройстве
  • 7 курсов в одной программе
  • Доступ к курсу навсегда

На рынке не хватает специалистов по Data Science

  • 2 300 компаний сейчас ищут специалистов в Data Science & Machine Learning
  • 80 000 рублей зарплата начинающего специалиста

Данные сайта hh.ru

Кому подойдёт этот курс

Новичкам в IT

Вы получите базовые навыки по аналитике, статистике и математике, которые откроют путь к карьере в Data Science и Machine Learning.

Программистам

Вы прокачаете свои знания и навыки в программировании на Python. Научитесь использовать алгоритмы машинного обучения, решать бизнес-задачи — и усилите портфолио мощными проектами.

Менеджерам и владельцам бизнеса

Научитесь использовать данные для построения прогнозов и оптимизации бизнес-процессов и переведёте компанию на новый уровень.

Чему вы научитесь

Программировать на Python

Визуализировать данные

Строить модели машинного обучения

Применять нейронные сети для решения реальных задач

Работать с библиотеками и базами данных

Писать рекомендательные системы

От первого урока к работе мечты

Студенты и выпускники Skillbox получают индивидуальную поддержку от Центра карьеры на протяжении всего обучения — от помощи с выбором профессии до выхода на работу мечты. Вот как это происходит.

С каждым уроком ваш профессиональный уровень растёт и вы можете планировать карьеру уже во время обучения.

Реакция потенциального работодателя зависит от того, как вы подаёте себя в резюме. Мы дадим советы по его составлению и поможем написать резюме, подающее вас лучшим образом.

Выбираете лучшую вакансию

Мы экономим ваше время — подбираем подходящие вакансии и договариваемся об интервью с работодателем. Вам нужно только пройти собеседование.

Начинаете карьеру мечты

Вы успешно проходите собеседование, выходите на работу и сразу начинаете выполнять задачи.

Записаться на курс или получить бесплатную консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ваша заявка успешно отправлена

Как проходит обучение

Изучаете тему

В курсе — практические видеоуроки.

Выполняете задания

В том темпе, в котором вам удобно.

Работаете с наставником

Закрепляете знания и исправляете ошибки.

Защищаете дипломную работу

И дополняете ею своё портфолио.

Программа

Вас ждут 7 курсов с разным уровнем сложности, знание которых можно приравнять к году работы.

  1. Аналитика. Начальный уровень
  1. Введение.
  2. Основы Python: базовые структуры данных.
  3. Основы Python: циклы и условия.
  4. Основы Python: функции.
  5. Основы Python: классы и объекты.
  6. Основы Python: исключения.
  7. Библиотека NumPy. Часть 1.
  8. Библиотека NumPy. Часть 2.
  9. Библиотека pandas. Часть 1.
  10. Библиотека pandas. Часть 2.
  11. Визуализация данных с помощью matplotlib.
  12. Чтение и запись данных.
  13. Введение в SQL.
  14. Работа со строками.
  1. Основы статистики и теории вероятностей.
  1. Основные концепции Machine Learning (ML).
  2. Жизненный цикл ML-проекта.
  3. Регрессия.
  4. Классификация.
  5. Кластеризация
  6. Дополнительные техники.
  7. Знакомство с Kaggle.
  1. Базовые математические объекты и SymPy. Дроби и преобразования.
  2. Базовые математические объекты и SymPy. Необходимые функции и некоторые дополнительные объекты.
  3. Функции одной переменной, их свойства и графики.
  4. Интерполяция и полиномы.
  5. Аппроксимация и преобразования функций.
  6. Функции нескольких переменных, их свойства и графики.
  7. Линейные функции.
  8. Матрицы и координаты.
  9. Линейные уравнения.
  10. Производная функции одной переменной.
  11. Производная по направлению и градиент + частные производные.
  12. Линейная регрессия.
  13. Собственные векторы и значения. Определитель.
  14. Разложения матриц.
  1. Введение в нейронные сети.
  2. Обучение нейронных сетей.
  3. Нейронные сети на практике.
  4. Свёрточные нейросети для задачи классификации изображений.
  5. Семантическая сегментация. Часть 1. Слабая локализация и полносвёрточные нейросети (FCN).
  6. Семантическая сегментация. Часть 2. Продвинутые архитектуры FCN для семантической сегментации.
  7. Детектирование объектов.
  8. От дискриминативных моделей к генеративным. Style transfer.
  9. Генеративные состязательные сети.
  10. Введение в NLP.
  11. NLP на нейросетях. Рекуррентные нейросети, классификация текстов.
  12. NLP на нейросетях. Языковые модели, Attention, Transformer.
  13. Обучение с подкреплением. Q-Learning.
  14. Обучение с подкреплением. Deep Q-Learning.
  15. Ускорение и оптимизация нейронных сетей.
  16. Внедрение в DL моделей в Production.
  17. Рекомендательные системы.
  18. Вывод моделей машинного обучения в production, post production и мониторинг.
  1. Как стать первоклассным программистом.
  2. Как искать заказы на разработку.
  3. Личный бренд разработчика.
  4. Photoshop для программиста.
  5. Вёрстка email-рассылок. Советы на реальных примерах.
  6. The state of soft skills.
  7. Как мы создавали карту развития для разработчиков.
  8. Как общаться по email и эффективно работать с почтой.
  9. Повышение своей эффективности.
  10. Спор о первом языке программирования.
  11. Саморазвитие: как я не усидел на двух стульях и нашёл третий.
  12. Data-driven подход к продуктивности — инсайты из данных миллиона людей.
  1. IT Resume and CV.
  2. Job interview: questions and answers.
  3. Teamwork.
  4. Workplace communication.
  5. Business letter.
  6. Software development.
  7. System concept development and SRS.
  8. Design.
  9. Development and Testing.
  10. Deployment and Maintenance.

Уже учились на каком-то курсе из программы?

Скажите об этом менеджеру — за этот курс платить не придётся!

Получить полную программу курса и консультацию

Похоже произошла ошибка. Попробуйте отправить снова или перезагрузите страницу.

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector