Основы машинного обучения

Основы машинного обучения

(4.8 из 5 на основе 342 отзывов)

Комплексный курс по машинному обучению, охватывающий все основные алгоритмы и подходы. Вы научитесь работать с данными, строить предсказательные модели и применять ML в реальных задачах.

24 990 ₽

Что входит в курс:

  • 12 недель интенсивного обучения
  • 96 видеолекций и практических заданий
  • Работа с Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn
  • 8 практических проектов для портфолио
  • Менторская поддержка 24/7
  • Сертификат по окончании
  • Пожизненный доступ к материалам

О курсе

Машинное обучение – это одна из самых востребованных областей в современной IT-индустрии. Наш курс предназначен для тех, кто хочет освоить эту перспективную специальность с нуля. Вы получите фундаментальные знания в области ML и научитесь применять их на практике.

В процессе обучения вы изучите основные алгоритмы машинного обучения: линейную и логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, методы опорных векторов, кластеризацию и многое другое. Особое внимание уделяется практической работе с реальными данными.

Курс построен таким образом, чтобы вы могли постепенно переходить от простых концепций к более сложным, закрепляя каждую тему практическими заданиями. К концу обучения у вас будет портфолио из 8 проектов, которые можно показать потенциальным работодателям.

Программа курса

Модуль 1: Введение в ML (2 недели)

  • Что такое машинное обучение
  • Типы задач ML: классификация, регрессия, кластеризация
  • Python для анализа данных
  • Работа с NumPy и Pandas

Модуль 2: Supervised Learning (4 недели)

  • Линейная и полиномиальная регрессия
  • Логистическая регрессия и классификация
  • Деревья решений и случайные леса
  • Методы опорных векторов (SVM)

Модуль 3: Unsupervised Learning (3 недели)

  • Кластеризация: K-means, DBSCAN
  • Снижение размерности: PCA
  • Ассоциативные правила

Модуль 4: Продвинутые техники (3 недели)

  • Ансамблирование моделей
  • Градиентный бустинг
  • Настройка гиперпараметров
  • Работа с большими данными

Требования к студентам

Необходимые навыки:

  • Базовые знания программирования (желательно Python)
  • Понимание основ математики (алгебра, основы статистики)
  • Умение работать с компьютером на уровне уверенного пользователя

Технические требования:

  • Компьютер с операционной системой Windows, macOS или Linux
  • Минимум 8 GB оперативной памяти
  • Стабильное интернет-соединение
  • Возможность установки ПО (Python, Jupyter Notebook)

Рекомендуемое время на обучение:

Для успешного прохождения курса рекомендуется выделять 10-15 часов в неделю на изучение материалов и выполнение практических заданий.