Курс Machine Learning. Робота з машинним навчанням та аналізом даних. Онлайн

Відгуки: 0
Набір на курс!
Термін навчання: 
20 занять

Вартість:

Залишити заявку

Умови акції

знижка - 10%

при оплаті відразу за весь курс

Опис

На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання.

На курсі використовується мова Python — найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних. На курсі студенти навчаться працювати з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

ЦІЛІ КУРСУ

  • Навчитися готувати дані і конструювати ознаки
  • Навчитися визначати типи необхідної моделі машинного навчання
  • Навчитися вибирати алгоритм оптимізації, регуляризації моделі
  • Навчитися вибирати метрики для контролю якості моделі
  • Візуалізувати отримані результати

    В кінці курсу виконується дипломний проект.

    БОНУСИ КУРСУ

  • Всі студенти цього курсу можуть відвідувати заняття з англійської мови

  • Всі студенти курсу пройдуть тренінг по проходженню співбесіди та складанню резюме з нашим HR-фахівцем

  • Тестова співбесіда з технічним фахівцем

Програма навчання

Програма онлайн-курсу
Machine Learning

  • Науки, на яких базується машинне навчання

    • Лінійна алгебра
    • Статистика
    • Оптимізація
    • Типи завдань машинного навчання — класифікація і прогноз
  • Основні етапи проєкту машинного навчання

    • Підготовка данних
    • Вибір моделі, налаштування гіперпараметрів моделі
    • Граф обчислень
    • Метрики для контролю якості моделі
  • Перспептрон — найпростіша нейронна мережа (ч.1)

    • Матричні операції при прямому поширенні сигналу
    • Матричні операції при зворотному поширенні сигналу
    • Градієнт цільової функції
    • Механізм поновлення ваг — навчання!
    • Порівняння реалізації персептрона з допомогою NumPy і Keras — швидкість і зручність
    • Методи регуляризації і batch-навчання
  • Перспептрон — найпростіша нейронна мережа (ч.2)

    • Механізм поновлення ваг — навчання!
    • Порівняння реалізації персептрона з допомогою NumPy і Keras — швидкість і зручність
    • Методи регуляризації і batch-навчання
  • Рекурентні нейронні мережі

    • Послідовні структури даних навколо нас
    • Проблема вибухових і зникаючих градієнтів
    • LSTM- і GRU-вентилі в архітектурі рекурентних нейронних мереж
  • Згорткові нейронні мережі

    • Операція згортки для найпростіших функцій
    • Фільтри для отримання ознак зображення за допомогою згорток
    • Аналіз ключових елементів архітектури згортальних нейронних мереж
    • Найбільш поширені архітектури згортальних нейронних мереж
  • Автокодировщики

    • Стиснення інформації при проходженні сигналу через автокодіровщік
    • Зниження розмірності, виділення ознак
    • Стиснення даних і зниження рівня шуму
  • Метод аналізу головних компонентів

    • Набір даних як багатовимірний простір
    • Проекції і відстані в багатовимірному просторі
    • Аналіз дисперсії в даних і її вплив на розподіл даних
  • Методи кластеризації

    • Простановка міток або проведення кордонів
    • Що таке сепарабельність даних
    • Кластеризація в просторі зниженою розмірності: RFM-аналіз споживачів
  • Ансамблеві методи

    • Один сильний класифікатор або багато слабких
    • Механізм голосування
    • Нетривіальні підходи
  • Дерева і ліси

    • Потужна альтернатива нейронних мереж
    • Рішення нелінійних задач за допомогою лінійних інструментів
    • Бустінг
  • Рекомендаційні системи

    • Вектори в багатовимірному просторі
    • Способів сказати «поруч» може бути кілька
    • Різні способи кодування інформації про покупках
Дні тижня:
на вибір
Час занять:
на вибір
Кількість занять на тиждень:
2
Вік аудиторії:
Студенти, Дорослі
Вид підготовки:
Базовий курс
Місто:
Київ, Онлайн
Викладач:
фахівець-практик
Документ про закінчення:
Сертифікат
Опції:
Групові заняття, Індивідуальне навчання
Працевлаштування:
Немає
Адреса:
  • Онлайн

Залиште свій відгук

Всі відгуки достовірні! До публікації допускаються тільки відгуки від людей, які раніше залишали заявку на навчання.

Останні відгуки

За даним курсом поки немає відгуків.

Схожі курси

25 Березень 2025
Набір на курс!
Hillel, комп'ютерна школа (Онлайн)
Акція

Вартість

9 360
грн
10400
грн
Кнопка записи: 
Залишити заявку
  • Київ
  • Онлайн
14 занять