Назад
Курс по машинному обучению
SkillFactory
Сложность
Для продвинутых
Длительность
3 месяца
Тип курса
Смешанный
Описание курса
Пройдите курс и освойте востребованную профессию с нуля за 3 месяца. Программа обучения разработана преподавателями-экспертами школы SkillFactory.
Курс «Курс по машинному обучению» подойдет для практикующих специалистов, которые хотят получить новые знания, закрепить имеющиеся навыки и достичь новых карьерных высот.
Программа курса
Введение в машинное обучение
- Знакомимся с основными задачами и методами Machine Learning, изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ML-проектом
- Решаем 50+ задач на закрепление темы
Методы предобработки данных
- Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
- Решаем 60+ задач на закрепление темы
Регрессия
- Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию
- Обучаем модели регрессии
- Решаем 40+ задач на закрепление темы
Кластеризация
- Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
- Решаем 50+ задач на закрепление темы
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
- Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
- Решаем 40+ задач на закрепление темы
Tree-based алгоритмы: ансамбли
- Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
- Решаем 40+ задач на закрепление темы
- Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Оценка качества алгоритмов
- Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
- Оцениваем качество нескольких моделей ML
- Решаем 40+ задач на закрепление темы
Временные ряды в машинном обучении
- Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
- Решаем 50+ задач на закрепление темы
Рекомендательные системы
- Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
- Решаем 50+ задач на закрепление темы
Финальный хакатон
- Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
Преподаватели
Эмиль Богомолов
Инженер-исследователь в группе ADASE Сколтех
Эмиль Магеррамов
Автор курса, исполнительный директор EORA Data Lab
Веренцов Сергей
CTO, компания EORA
Антон Киселев
Head of R&D, компания EORA
Цена
369 492 ₸
Скидка -40%
- 147 797 ₸
Итого
221 695 ₸
В рассрочку на 12 мес
30 791 KZT/мес
18 475 KZT/мес
Кешбэк
66 509 баллов
Похожие курсы
+7 705 956 72 14
Общие вопросы:
ТОО «Ньюскилз»
Республика Казахстан, А15TOG9 (050040) г. Алматы, Бостандыкский район, улица Тимирязева, 28B, офис 803
БИН: 210140019844
© Ньюскилз, 2023
© Ньюскилз, 2023