Скачать 

[udemy] Введение в машинное обучение 2020 (Центр digital-профессий ITtensive)

  • Дата начала
Информация
Тип покупки: Оптовая
Цена: 100 РУБ

Организатор: Салютов Салютов
Статус:
Доступно
Список участников
Ссылки для скачивания Как распаковать архивы? »
Салютов
Салютов
Организатор
Сообщения
Монеты
0.0
Оплачено
125
Купоны
0
Кешбэк
0
Баллы
0
  • @Skladchiki
  • #1

Складчина: [udemy] Введение в машинное обучение 2020 (Центр digital-профессий ITtensive)

Ссылка на картинку
изображение
Чему вы научитесь
  • Задачи и процесс машинного обучения
  • Данные для машинного обучения
  • Особенности обучение моделей
  • Экспорт и импорт результатов машинного обучения
  • Метод максимального правдоподобия
  • Линейная регрессия и регуляризация
  • Среднеквадратичная ошибка и другие метрики
  • Полиномиальная и нелинейная регрессия
  • Логистическая регрессия
Требования
  • Школьная математика
  • Интерес к искусственному интеллекту и(ли) большим данным
Описание
Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.​
Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную и логистическую регрессии.​
Курс является вводным и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.​
Для кого этот курс:
  • Руководители и менеджеры
  • Разработчики больших систем
  • Научные работники
  • Директора по маркетингу и продажам
Материалы курса
Процесс машинного обучения

  • Задачи машинного обучения
  • Задачи машинного обучения
  • Модель и процесс машинного обучения
  • Процесс ETL
  • Процесс машинного обучения
Подготовка данных
  • EDA
  • Подготовка данных
  • Подготовка данных
Модель машинного обучения
  • Разбиение выборки
  • Оптимизация гиперпараметров
  • Недообучение и переобучение
  • Обучение модели
  • Использование HDF
Базовые методы и оценки
  • Метод максимального правдоподобия
  • Метод наименьших квадратов
  • Метод наименьших квадратов
  • Аппроксимация пропусков в данных
  • Аппроксимация данных
  • Среднеквадратичная ошибка
  • Метрики и расстояния
  • Метрики и расстояния
Линейные модели
  • Линейная регрессия и L1/L2-регуляризация
  • Линейная регрессия
  • BIC и AIC
  • Полиномиальная регрессия
  • Линеаризация регрессии
  • Нелинейная регрессия
  • Логистическая регрессия
  • Линейные модели
 
Зарегистрируйтесь , чтобы посмотреть скрытый авторский контент.
Последнее редактирование:
Поиск по тегу:
Теги
2020 udemy ielts автор центр digital-профессий ittensive введение в машинное обучение
Похожие темы

Зарегистрируйте учетную запись или войдите, чтобы обсуждать и скачивать материалы!

Зарегистрироваться

Создайте учетную запись. Это быстро!

Авторизоваться

Вы уже зарегистрированы? Войдите здесь.

Сверху