up

Основы машинного обучения (вводный курс)

  • Russian

    course language

  • 6 weeks

    course duration

  • от 3 до 6 часов в неделю

    needed to educate

  • 3 credit points

    for credit at your university

 

Курс "Основы машинного обучения (вводный курс)" посвящен принципам работы методов машинного обучения.

Курс является частью специализации "Машинное обучение: от статистики до нейросетей", состоящей из семи курсов: "Математическая статистика и А‍/‍В тестирование", "Основы машинного обучения (вводный курс)", "Сбор и анализ данных в Python", "Статистические методы анализа данных", "Продвинутые методы машинного обучения", "Основы глубинного обучения" и "Продвинутые методы глубинного обучения".

About

Сейчас термины «машинное обучение» и «искусственный интеллект» у всех на слуху. Вы сталкиваетесь с этими технологиями каждый день: когда ищете что-то в интернете (поисковик предлагает вам странички на основе сложного сопоставления текстов и анализа ваших данных); когда жалуетесь в службу поддержки какого-нибудь сервиса или магазина (с большой вероятностью вам отвечает бот); если у вас умные часы, то они, вероятно, используют методы машинного обучения, чтобы понимать, когда вы сидите, стоите или бегаете.

На этом курсе вы можете разобраться с принципами работы методов машинного обучения. Речь пойдет об обучении с учителем — областью, которая изучена лучше всего и методы из которой наиболее часто используются на практике. Мы обсудим метрические и линейные методы, и на их примере разберем все ключевые концепции: обобщающую способность и переобучение, градиентные методы обучения, измерение качества модели и специализированные метрики качества, подготовку данных для моделей. Мы узнаем, как это всё делается в Python с помощью его библиотек.

Format

Курс длится 6 недель. Каждая неделя содержит видеолекции, тестовые задания и материалы для самостоятельного изучения.

  • Christopher M. Bishop. (n.d.). Australian National University Pattern Recognition and Machine Learning. 
  • Trevor Hastie, Robert Tibshirani, & Jerome Friedman. New York. (n.d.). Book Reviews 567 The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Retrieved 
  • Mohri, M., Talwalkar, A., & Rostamizadeh, A. (2012). Foundations of Machine Learning. Cambridge, MA: The MIT Press.

Requirements

Знание Python и основ высшей математики (матрицы и операции с ними, производные и градиенты).

Course program

  1. Основные понятия и задачи в машинном обучении
  2. Метод k ближайших соседей
  3. Линейная регрессия
  4. Обучение моделей градиентными методами
  5. Линейная классификация: общие принципы
  6. Линейная классификация: методы

Education results

  • Знания о ключевых моментах в машинном обучении.
  • Практический опыт подготовки данных, их визуализации, построения и анализа моделей.

Formed competencies

  • Способен использовать необходимые математические методы для решения задач профессиональной деятельности (ОПК-3).
  • Знает необходимые математические методы и теоретический аппарат для решения задач обеспечения защиты информации (ОПК-3.1).
  • Умеет применять совокупность необходимых математических методов и теоретических знаний для решения задач обеспечения защиты информации (ОПК-3.2).

Education directions

Knowledge

  • Знания о принципах работы методов машинного обучения.
  • Знания о метрических и линейных методах в машинном обучении.
  • Знания о методах измерения качества модели и специализированных метриках качества.

Skills

  • Умение подготавливать данные для моделей машинного обучения.

Abilities

  • Навыки работы с Python и его библиотеками, используемыми для машинного обучения.

Отзывы о курсе

Соколов Евгений Андреевич


Position: Старший преподаватель факультета компьютерных наук, Департамент больших данных и информационного поиска

course completion certificate

Certificate

Стоимость доступа ко всем материалам курса, возможности пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат составляет 3600 рублей.

The cost of passing the procedures for assessing learning outcomes with personal identification - 3600 Р.

Similar courses