Курсы machine learning - Сумы

Цей експрес-курс допоможе кожному учаснику розібратися із теоретичними основами формування та аналізу цифрових зображень, методами виділення ознак для задач локалізації, трекінгу та класифікації об’єктів. Особливу увагу ми приділимо архітектурам згорткових нейронних мереж, які широко використовуються у вирішенні задач Computer Vision.

Welcome to this course on Machine Learning. Machine Learning is a branch of artificial intelligence, concerned with the design and development of algorithms that allow computers to evolve behaviors based on empirical data.

У цьому курсі ви дізнаєтесь про регуляризовані лінійні моделі регресії для задачі прогнозування та вибору ознак. Ви зможете працювати з дуже великими наборами ознак та вибирати між моделями різної складності. Ви також проаналізуєте вплив аспектів вашого датасету, таких як викиди, на ваші вибрані моделі та прогнози. Для підгонки цих моделей ви реалізуєте алгоритми оптимізації, які масштабуються до великих наборів даних.

У цьому курсі ви навчитеся створювати моделі, які передбачають клас (позитивний / негативний настрій) зі вхідних функцій (текст відгуків, інформація про профіль користувача тощо). У другому випадку вивчення на прикладі передбачення невиплат по кредитах, ви займетесь фінансовими даними та передбачатимете, коли кредит є ризикованим або безпечним для банку. Ці завдання є прикладами класифікації, однієї з найбільш широко використовуваних галузей машинного навчання з широким спектром застосувань, включаючи спрямовану рекламу, виявлення спаму, медичну діагностику та класифікацію зображень. У цьому курсі ви створите класифікатори, які забезпечують сучасну продуктивність на різноманітних завданнях. Ви ознайомитеся з найуспішнішими техніками, які найбільш широко використовуються на практиці, включаючи логістичну регресію, дерева рішень та підсилення.

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.

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.

The objective of this course is to give you a holistic understanding of machine learning, covering theory, application, and inner workings of supervised, unsupervised, and deep learning algorithms.

This series starts out teaching basic machine learning concepts like linear regression and k-nearest neighbors and moves into more advanced topics like neural networks and convolution neural networks.

Комплексний курс з акцентом на практику, який познайомить із задачами Machine Learning та інструментами Amazon Web Services. Після курсу ви зможете використовувати дані, оброблені методами машинного навчання, для аналітики, прогнозування й оптимізації бізнес-процесів.

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.

Курс надає базові знання та практичні навички з побудови та застосування функцій передбачення з акцентом на практичні застосування. Курс охоплює такі концепції, як набори тренувань та тестів, перенавантаження та рівні помилок. Курс також вводить різноманітні методи машинного навчання на основі моделей та алгоритмів, включаючи регресію, класифікаційні дерева, наївний Байєс та випадкові ліси. Курс охоплює повний процес побудови функцій передбачення, включаючи збір даних, створення ознак, алгоритми та оцінку.

Данный репозиторий содержит в себе сопроводительный учебный материал для курса “Искусственный интеллект и машинное обучение”

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.

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).