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

Відгуки: 0
Початок занять: 
27 Січень, 2025
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

4 Лютий 2025
Набір на курс!
Hillel, комп'ютерна школа (Онлайн)
Акція

Вартість

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