Курсы machine learning

маленькі групи ⭐️ Почніть кар'єру у сфері IT разом з Hillel ☎️ Телефон: 0800 211 927 Додаткові курси Machine... На курсі будуть розглянуті різні завдання машинного навчання з точки зору роботи з даними і особливостей різних моделей машинного навчання. На курсі використовується мова Python — найпоширеніша на сьогоднішній день мова для роботи з машинним навчанням і аналізом даних. На курсі студенти навчаться працювати з традиційними алгоритмами і методами машинного навчання, нейронними мережами, а також обробкою природних мов і комп'ютерним зором.

оплаті частинами 25 студентів кожен студент отримує регулярний фідбек від куратора Спеціаліст у сфері Machine... Розглянемо цикл життя моделей машинного навчання. Зрозуміємо, що означає будувати складні продукти для бізнесу на основі даних і моделей для різних доменів, таких як комп'ютерний зір, обробка мови, статистичних даних та часових рядів. Заімплементуємо кожен крок у циклі життя моделей машинного навчання: від роботи з даними, тренування, деплойменту, моніторингу до автоматичного оновлення моделей у продакшні. Для кожного заімплементованого кроку розглянемо вже наявні варіанти рішень з їхніми перевагами та недоліками. 21 травня

Класичний вступний курс із сучасного Machine Learning з акцентом на практику.

Чему вы научитесь Построение моделей машинного обучения с учителем (Supervised Learning) Применение NumPy... Этот курс - лучший способ начать с нуля и стать специалистом по data science и машинному обучению с помощью Python. Это русскоязычная версия курса, который Хосе и его команда готовили больше года. И это уже после того, как предыдущие курсы прошли более 2 миллионов слушателей. Этот объёмный курс может заменить Вам целый набор других курсов, которые могут стоить в десятки раз больше.

Курс розкриває основні концепції технології машинного навчання, яка є однією з найбільш захоплюючих галузей технологій на сьогоднішній день. Ви дізнаєтеся, як працюють сучасні технології машинного навчання, зможете пояснити та передбачити, як дані впливають на результати машинного навчання, зможете навчити модуль машинного навчання за допомогою непрограмного інтерфейсу та сформувати обґрунтовану думку про переваги та небезпеки машинного навчання для суспільства.

визуализации данных Использование встроенной визуализации библиотеки Pandas Использование библиотек Machine... Специалист по анализу данных - одна из наиболее подходящих профессий для процветания в этом веке. Он цифровой, ориентированный на программирование и аналитический. Поэтому неудивительно, что спрос на специалистов по анализу данных на рынке труда растет. Однако предложение было очень ограниченным. Трудно получить навыки, необходимые для работы в качестве специалиста по данным. И как это сделать? Университеты не спешили создавать специализированные программы по науке о данных. (Не говоря уже о том, что существующие очень дороги и требуют много времени) Большинство онлайн-курсов сосредоточено на конкретной теме, и трудно понять, как навыки, которым они обучают, вписываются в общую картину. Этот всеобъемлющий курс станет вашим руководством к изучению того, как использовать возможности Python для анализа данных, создания красивых визуализаций и использования мощных алгоритмов машинного обучения!

Онлайн заняття unlimited_english_alt Твої майбутні друзі на курсі Danylo Tiutiushkin Python Coach, Machine-Learned... Навчайся безкоштовно до працевлаштування! Ти платиш лише відсоток від своєї зарплати після працевлаштування в ІТ! А до цього, навчайся у найкращих та прокачуй свої навички разом з нами.

Specialization, you will learn how to build a successful machine learning project and get to practice... У курсі ви дізнаєтеся, як побудувати успішний проект машинного навчання та отримаєте практику у прийнятті рішень як лідер проекту машинного навчання. Ви зможете діагностувати помилки в системі машинного навчання, пріоритезувати стратегії зменшення помилок, розуміти складні налаштування МО, такі як невідповідність тренувальних / тестових наборів та порівнювати або перевершувати результати, що досягаються людьми. Ви зможете застосовувати навчання від кінця до кінця, передачу навичок та багатозадачне навчання. Курс також можна пройти окремо для студентів, які мають базові знання машинного навчання. Курс базується на досвіді Андрю Нг у створенні та випуску багатьох продуктів глибокого навчання. Якщо ви мрієте стати технічним лідером, який може встановлювати напрямок для команди штучного інтелекту, то цей курс надає промисловий досвід"

У цьому курсі ми розглядаємо, що таке лінійна алгебра та як вона пов'язана з векторами та матрицями. Потім ми детально розглядаємо, що таке вектори та матриці та як з ними працювати, включаючи складну проблему власних значень та власних векторів, та як їх використовувати для вирішення задач. Нарешті, ми дивимося, як використовувати ці знання для розв'язання цікавих задач з наборами даних, наприклад, як повертати зображення обличчя та як витягувати власні вектори для дослідження роботи алгоритму Pagerank. Оскільки ми спрямовуємося на застосування в галузі обробки даних, ми будемо реалізовувати деякі з цих ідей у коді, а не лише на папері. У кінці курсу ви напишете блоки коду та зустрінетеся з Jupyter-ноутбуками на Python, але не хвилюйтеся, вони будуть досить короткі, спрямовані на концепції та будуть вас проводити, якщо ви ще не програмували.

Ця спеціалізація від провідних дослідників Університету Вашингтона знайомить вас з захоплюючим та високопопитним світом машинного навчання. Через серію практичних кейсів ви отримаєте практичний досвід у основних галузях машинного навчання, включаючи прогнозування, класифікацію, кластеризацію та інформаційний пошук. Ви навчитеся аналізувати великі та складні набори даних, створювати системи, які адаптуються та покращуються з часом, та будувати інтелектуальні додатки, які можуть робити прогнози на основі даних.

Курс надасть вам базове розуміння моделей машинного навчання (логістична регресія, багатошарові персептрони, згорткові нейронні мережі, обробка природньої мови тощо), а також продемонструє, як ці моделі можуть вирішувати складні проблеми в різних галузях, від медичної діагностики до розпізнавання зображень та передбачення тексту. Крім того, ми розробили практичні вправи, які дадуть вам практичний досвід реалізації цих моделей на наборах даних. Ці практичні вправи навчать вас реалізовувати алгоритми машинного навчання з використанням PyTorch, відкритих бібліотек, які використовують провідні технологічні компанії в галузі машинного навчання (наприклад, Google, NVIDIA, CocaCola, eBay, Snapchat, Uber та багато інших).

Цей курс на середньому рівні вводить математичні основи для отримання Principal Component Analysis (PCA), фундаментальної техніки зменшення розмірності. Ми розглянемо деякі основні статистичні характеристики наборів даних, такі як середні значення та дисперсії, обчислюватимемо відстані та кути між векторами за допомогою внутрішніх добутків та отримуватимемо ортогональні проекції даних на підпростори меншої розмірності. Використовуючи всі ці інструменти, ми потім отримаємо PCA як метод, який мінімізує середньоквадратичну помилку відтворення між точками даних та їх відтворенням. В кінці цього курсу ви будете знайомі з важливими математичними концепціями та зможете реалізувати PCA самостійно. Якщо ви маєте труднощі, ви знайдете набір jupyter-ноутбуків, які дозволять вам досліджувати властивості технік та провести вас через те, що вам потрібно зробити, щоб піти в правильному напрямку. Якщо ви вже експерт, цей курс може оновити деякі з вашого знання. Лекції, приклади та вправи потребують: 1. Реалізувати математичні концепції за допомогою реальних даних. 2. Отримати PCA з проекційної перспективи. 3. Розуміти, як працюють ортогональні проекції. 4. Оволодіти PCA.

Ця спеціалізація допоможе вам здобути вступні навички, щоб успішно працювати в галузі машинного навчання та науки про дані. Після завершення програми ви зможете реалізувати потенціал алгоритмів машинного навчання та штучного інтелекту в різних бізнес-сценаріях. Ви зможете визначити, коли використовувати машинне навчання для пояснення певних поведінок та коли використовувати його для передбачення майбутніх результатів. Ви також навчитеся оцінювати свої моделі машинного навчання та впроваджувати найкращі практики.

Цей курс призначений для фахівців, які чули про машинне навчання і хочуть застосувати його до аналізу даних та автоматизації. Навчання включає в себе визначення проблеми та підготовку даних для машинного навчання. Ви навчитеся визначати проблему машинного навчання за двома підходами, досліджувати наявні ресурси даних та ідентифікувати потенційні застосування машинного навчання. Ви навчитеся перетворювати бізнес-потреби на застосування машинного навчання та підготовлювати дані для ефективного застосування машинного навчання.

Створюємо фахівців з високим результатом в Machine Learning.... На курсі Ви структуруєте свою проблему, пропрацюєте гіпотезу і виберете метод штучного інтелекту, який найкраще підходить для вашої конкретної проблеми. Після реалізації обраної вами моделі ви оптимізуєте і представите свої результати.