Основы машинного обучения
Комплексный курс по машинному обучению, который познакомит вас с основными концепциями ML, алгоритмами и практическими инструментами. Вы научитесь работать с Python, scikit-learn и TensorFlow для решения реальных задач.
О курсе
Этот курс предназначен для тех, кто хочет освоить машинное обучение с нуля и получить практические навыки работы с данными. Вы изучите основные алгоритмы ML, научитесь предобрабатывать данные, строить и оценивать модели.
Что вы изучите:
- Основы Python для Data Science
- Работа с библиотеками NumPy, Pandas, Matplotlib
- Алгоритмы классификации и регрессии
- Методы кластеризации и снижения размерности
- Оценка качества моделей и кросс-валидация
- Введение в нейронные сети с TensorFlow
- Практические проекты и кейсы
Для кого этот курс:
- Начинающие специалисты в области Data Science
- Программисты, желающие освоить ML
- Аналитики данных
- Студенты технических специальностей
Программа курса
Модуль 1: Введение в машинное обучение
Основные концепции ML, типы задач, подготовка окружения
Модуль 2: Python для Data Science
NumPy, Pandas, визуализация данных с Matplotlib и Seaborn
Модуль 3: Предобработка данных
Очистка данных, обработка пропусков, feature engineering
Модуль 4: Алгоритмы классификации
Логистическая регрессия, Decision Trees, Random Forest, SVM
Модуль 5: Алгоритмы регрессии
Линейная регрессия, Ridge, Lasso, полиномиальная регрессия
Модуль 6: Кластеризация
K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация
Модуль 7: Оценка моделей
Метрики качества, кросс-валидация, подбор гиперпараметров
Модуль 8: Введение в нейронные сети
Основы TensorFlow, построение простых нейронных сетей
Отзывы студентов
Отличный курс для начинающих! Все объясняется понятно, много практики. После прохождения смог устроиться junior ML engineer.
Курс превзошел ожидания. Преподаватели действительно эксперты своего дела. Особенно понравились практические проекты.
Хороший курс, но местами хотелось бы более глубокого погружения в теорию. В целом рекомендую!