Продвинутые методы машинного обучения

В данном онлайн-курсе мы затронем три темы: решающие деревья и их композиции, обучение без учителя и рекомендательные системы. По итогам курса в дистанционном формате вы поймёте, как устроены все ключевые моменты в машинном обучении, освоите сложные методы, а также получите хороший практический опыт подготовки данных, их визуализации, построения и анализа моделей.

Курс состоит из 6 недель. Каждая включает в себя несколько коротких видеолекций (суммарная продолжительность – от 60 до 100 минут), тест на знание теоретического материала (5 – 15 вопросов), тренировочные задания на программирование. В конце курса предусмотрен финальный проект по машинному обучению.

Мы рекомендуем вам изучить курсы:

Цифровая грамотность

Основы программирования на Python

Статистика для анализа данных

Сбор и анализ данных в Python

Основы машинного обучения

Математическая статистика и А‍/‍В тестирование

1 - Решающие деревья

2 - Композиции: бэггинг, блендинг и стэкинг

3 - Градиентный бустинг

4 - Обучение без учителя

5 - Рекомендательные системы

6 - Финальный проект

По итогам курса в дистанционном формате вы поймёте, как устроены все ключевые моменты в машинном обучении, освоите сложные методы, а также получите хороший практический опыт подготовки данных, их визуализации, построения и анализа моделей.

Данный курс позволяет освоить следующие компетенции в соответствии с Рекомендациями к дополнительным профессиональным программам ИТ-профиля, реализуемым в рамках проекта «Цифровые кафедры» университета–участника программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030»:

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет искусственный интеллект и машинное обучение
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Применяет математический аппарат для решения задач по оценке и разработки моделей
Уровень: Продвинутый

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Решает задачи искусственного интеллекта (ИИ)
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Осуществляет сбор и подготовку данных для обучения моделей искусственного интеллекта
Уровень: Экспертный

Сфера: Искусственный интеллект и машинное обучение
Компетенция: Разрабатывает и применяет методы машинного обучения (МО) для решения задач
Уровень: Экспертный

После завершения курса мы рекомендуем изучить:

Статистические методы анализа данных

Анализ текстовых данных

Компьютерное зрение