Курсы машинного вязания Херсон
349 курсів знайдено
Машинное обучение: выделение факторов на Python
1 460 грн.
Рекомендований курс
Курс розглядає задачу хакатона 2020 року з виділення факторів, що найбільше впливають на тривалість життя в Росії, з точки зору фундаментальних та прикладних підходів до зменшення розмірності даних. Курс розбито на 4 частини, де розглядаються різні методи машинного навчання та їх застосування для розв'язання задачі. Після проходження курсу студенти зможуть використовувати різні методи машинного навчання для вирішення задачі виокремлення факторів та побудови моделі для прогнозування тривалості життя в Росії.
| Сертифікат | |
| Занять | 51 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение с подкреплением на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
Внимание: для доступа к курсам ITtensive на Udemy напишите, пожалуйста, на [email protected] с названием курса или группы курсов, которые хотите пройти.Это завершающий курс программы Машинное обучение от ITtensive., В этом курсе мы разберем 3 задачи обучения с подкреплением:1. Игра в крестики-нолики на доске 3x3. Запрограммируем среду, условия выигрыша и обучим простых и не очень агентов (игроков) сводить игру к ничье. На примере базовых стратегий рассмотрим работу уравнения Беллмана, Q-обучения и обучения с преследованием.Используя различные стратегии, включая эпсилон жадные и оптимизированные эпсилон жадные, сравним их эффективность при игре друг с другом.Проект: разработка собственного выигрышного агента для игры в крестики-нолики.2. Задача балансировка тележки в физическом окружении. Используем CartPole AI Gym и научимся балансировать тележку в зависимости от данных сенсоров. Изучим принципы построения нейросети обучения с подкреплением (DQN = Deep Q-Network) и используем ее для ускорения и стабилизации процесса обучения.Сравним обучение агента на случайных процессах, на изучении распределения состояний среды (априорные и постериорные вероятности), на эмуляции кратковременной и долговременной памяти агента, разберем проблемы обучения и оптимизации полносвязной нейросети.Проект: разработка оптимизированной DQN для балансировки тележки.3. Игра в блекджек (21 очко). Используем окружение AI Gym для расчета оптимальных ходов при игре в Блекджек. Используем методы Монте-Карло, включая одиночные и множественные касания, единую и разделенную политики, а также оптимизацию исследовательских стартов.Визуализируем оптимальную политику поведения агента через изоповерхности в пространстве состояний среды.Проект: расчет оптимальной стратегии игры в блекджек.
| Сертифікат | |
| Занять | 42 |
| Годин | 5 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: классификация и ансамбли на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються фундаментальні та прикладні підходи до класифікації даних з використанням машинного навчання для страхового скорингу Prudential в змаганні на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилок передбачення. У другій частині на практиці розглядаються метрики класифікації, очищення даних, кластеризація даних, метод ближніх сусідів, метод опорних векторів, дерево прийняття рішень, градієнтний бустинг, ансамбль стекінгу для голосування та вибору кращого результату. Курс містить 9 відеоуроків, повний пожиттєвий доступ та сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 56 |
| Годин | 9 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python
1 820 грн.
Рекомендований курс
Цей курс буде корисним для всіх, хто цікавиться новітніми технологіями та хоче бути в курсі того, куди рухається наша цивілізація. Він буде корисним тим, хто хоче зрозуміти, як можна впроваджувати технології машинного навчання. Якщо ви хочете навчитися основам програмування на Python, то курс буде корисним для вас. Цей курс буде корисним для всіх, хто хоче зрозуміти, як працюють нейронні мережі та алгоритми машинного навчання. Цей курс може стати своєрідним трампліном для розвитку вашої кар'єри в галузі Інтелектуального інтелекту, машинного навчання та великих даних. На його основі ви зможете в майбутньому вибрати вже ту конкретну галузь, в якій ви б хотіли розвиватися та працювати далі. Ви зможете розрізняти між Машинним та Глибинним навчанням та Нейронними мережами. Дізнаєтеся, в яких галузях застосовуються технології Інтелектуального інтелекту та машинного навчання, і що чекає ІІ в майбутньому. Ви зможете вирішувати прості реальні задачі з використанням алгоритмів машинного навчання в Excel та Python. Навчитеся основам програмування на Python. Дізнаєтеся, де знаходити дані та датасети. Побудуєте нейронні мережі для передбачення зображень та аналізу текстів. Створите свої моделі машинного навчання для вирішення задач.
| Сертифікат | |
| Занять | 30 |
| Годин | 3 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: кластеризация и аномалии на Python
2 010 грн.
Рекомендований курс
Курс присвячений роботі з кластеризацією даних та пошуку аномалій на прикладі задачі хакатона Яндекс.Недвижимости по прогнозу срока экспозиции объявлений. Курс розбитий на 4 частини, в яких вивчаються основні моделі кластеризації, розширені моделі кластеризації, пошук аномалій та класифікація через кластеризацію. Курс призначений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 67 |
| Годин | 8 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинне навчання: від бруду до Kaggle-князів
3 650 грн.
Рекомендований курс
Більшість аналітиків даних та програмістів великих даних мають бажання вивчити машинне навчання. Цей курс надає можливість вивчити всі аспекти машинного навчання на Python та вирішувати задачі змагання Kaggle. Курс складається з 4 частин, в яких ви дізнаєтеся про види задач та їх постановку, роботу з моделями машинного навчання, фундаментальні основи постороєння моделей, базові метрики та багато іншого.
| Сертифікат | |
| Занять | 121 |
| Годин | 21 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинне навчання з Python
Доступна розстрочка
Цей курс допоможе вам зануритись у світ машинного навчання (ML) за допомогою Python. Ви дізнаєтеся про різні алгоритми машинного навчання, такі як навчання з учителем та без учителя, лінійна та нелінійна регресія, класифікація та кластеризація. Курс також надасть можливість попрактикуватись з бібліотеками Python, такими як SciPy та scikit-learn.
| Сертифікат | |
| Занять | 25 |
| Годин | 12 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Спеціалізація з машинного навчання
Доступна розстрочка
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.
| Сертифікат | |
| Місяців | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Середній |
| Мова | Русский, English |
Курсы по машинному обучению
Доступна розстрочка
с трудоустройством
AVADA MEDIA предлагает вам пройти курс по машинному обучению. Машинное обучение – это не новая технология, но лишь в последние годы компании со всего мира начали активно использовать и развивать её. Спрос на инженеров МL постоянно растёт, и обучение в AVADA MEDIA – это отличный шанс построить успешную карьеру. В курс также входит введение в языки программирования, наиболее подходящих для работы с МL. Изучение их основ, а также принципа работы с базами данных поможет вам эффективно использовать машинное обучение во время решения поставленных задач.
| Сертифікат | |
| Тип навчання | online, offline |
| Місто | Одесса |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: регрессия и предсказание данных на Python
730 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. В курсі розглядаються теоретичні та практичні аспекти використання лінійної регресії для передбачення числових показників споживання енергії ASHRAE в конкурсі на Kaggle. Курс складається з двох частин. У першій частині розглядаються всі етапи роботи з даними, від постановки задачі до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації помилки передбачення. У другій частині курсу розглядаються практичні аспекти аналізу даних, включаючи ETL-процес, EDA, лінійну регресію, оптимізацію та ансамблювання моделей. Курс містить 7,5 годин відео та надає повний пожиттєвий доступ до матеріалів. Також передбачений сертифікат про успішне завершення курсу.
| Сертифікат | |
| Занять | 37 |
| Годин | 7 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python
1 270 грн.
Рекомендований курс
Курс розрахований на аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядається сегментація та класифікація зображень хмар за допомогою згорткових, пірамідальних, залишкових та повнозв'язних нейронних мереж у змаганні на Kaggle. Курс поділений на 2 частини. У першій частині ми послідовно пройдемо всі етапи роботи з даними: від видів задач та їх постановки до роботи з моделями машинного навчання для мінімізації передбачувальної помилки. У другій частині розглянемо на практичних прикладах проведення дослідницького аналізу даних для пошуку залежностей, метрики точності, очищення даних та обробки зображень, завантаження та збереження моделей та даних в HDF5, нейронні мережі зі згортковими шарами та шарами підвибірки, функції активації, ініціалізація та оптимізатори нейронних мереж, перетворення та доповнення (аугментація) бінарних даних, ансамбль нейронних мереж тощо. Курс містить 11,5 годин відео та дає можливість отримати сертифікат.
| Сертифікат | |
| Занять | 66 |
| Годин | 11 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение без учителя на Python: полный курс
2 010 грн.
Рекомендований курс
Курс розроблений для аналітиків Python, які вивчають машинне навчання. У курсі розглядаються методи машинного навчання без учителя на Python. Курс складається з 7 частин, в яких розглядаються наступні теми: робота з даними, лінійна регресія, регуляризація, метод головних компонент, кластеризація, DBSCAN, HDBSCAN, OPTICS, SOM. Курс містить 2 задачі з хакатонів 2020 року: прогнозування тривалості життя в Росії та прогнозування терміну експозиції оголошень на Яндекс.Нерухомість. Курс містить багато практичних завдань та прикладів.
| Сертифікат | |
| Занять | 99 |
| Годин | 12 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Професія "Майстер з ремонту пральних машин" від А до Я
2 190 грн.
Рекомендований курс
Даний курс призначений для чоловіків віком від 18 років, які хочуть відкрити свій бізнес та працювати на себе, компаній з великим потоком студентів, яких потрібно навчити ремонту техніки, діючих майстрів з ремонту техніки, які бажають отримати нові знання в галузі ремонту електроніки та просування своїх послуг в онлайні, а також всім, хто цікавиться розбиранням своєї техніки та методами самостійного ремонту, суміжним професіям, сантехнікам, електрикам, холодильникам, які бажають освоїти нове напрямок та збільшити свій заробіток, людям, які хочуть розпочати свій бізнес, бажаючим відкрити свій сервісний центр. Курс є системним, програма навчання підходить як для абсолютних новачків, так і для діючих майстрів, у яких є запит на самостійний ремонт електроніки. В кожному уроці ми детально розглянемо один окремий вузол пральної машини, зрозуміємо принцип його роботи та всі несправності, пов'язані з ним, навчимося "бачити" та "чути" приховані поломки більшості пральних машин. Крім того, ви дізнаєтеся про стратегію заробітку на ремонті побутової техніки, список необхідних інструментів для початку роботи, конструкцію та алгоритм роботи пральної машини, що таке напруга, струм та опір, роботу з мультиметром та режими вимірювання, правильну техніку пайки електронних схем, принцип роботи кожного окремого вузла пральної машини, пошук несправностей та методи швидкої діагностики, установку, розбірку та збірку пральної машини, заміну комплектуючих: водяного насоса, ТЕН, підшипників, щіток двигуна та інше, просування та рекламу своїх послуг в Instagram, TikTok, YouTube, Vk, 25 шаблонних поломок пральної машини, які зустрічаються щодня.
| Сертифікат | |
| Занять | 27 |
| Годин | 4 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Машинное обучение в Python: Machine Learning & Data Science
2 740 грн.
Рекомендований курс
Цей курс призначений для початківців розробників Python, які цікавляться машинним навчанням та Data Science. Це російськомовна версія курсу, який Хосе та його команда готували більше року. Курс містить в собі весь необхідний матеріал для того, щоб стати експертом в галузі Data Science та машинного навчання з використанням Python. Курс може замінити цілий набір інших курсів, які можуть коштувати в десятки разів більше. На курсі ви навчитеся: побудові моделей машинного навчання з учителем (Supervised Learning), використанню NumPy для роботи з числами в Python, використанню Seaborn для створення красивих графіків візуалізації даних, використанню Pandas для маніпуляції з даними в Python, використанню Matplotlib для детальної настройки візуалізацій даних в Python, конструюванні ознак (Feature Engineering) на реалістичних прикладах, алгоритмах регресії для передбачення неперервних змінних, навичках підготовки даних до машинного навчання, алгоритмах класифікації для передбачення категоріальних змінних, створенні портфоліо проектів машинного навчання та Data Science, роботі з Scikit-Learn для застосування різних алгоритмів машинного навчання, швидкій настройці Anaconda для робіт з машинного навчання та розумінні повного циклу етапів робіт з машинного навчання.
| Сертифікат | |
| Занять | 228 |
| Годин | 50 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский |
Лінійна алгебра та машинне навчання
Доступна розстрочка
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.
| Сертифікат | |
| Занять | 36 |
| Годин | 18 |
| Періодичність | індивідуальний графік |
| Тип навчання | online |
| Трансляція | Відеозапис |
| Вступний іспит | |
| Перевірка домашнього завдання | |
| Дипломний проект | |
| Допомога в працевлаштуванні | |
| Вікова категорія | для дорослих |
| Рівень підготовки | Початковий |
| Мова | Русский, English |
Знайдено курси в таких містах:
Киев
Одесса
Днепр
Харьков
Львов
Запорожье
Кривой Рог
Николаев
Винница
Донецк
Луганск
Херсон
Чернигов
Полтава
Черкассы
Хмельницкий
Черновцы
Житомир
Сумы
Ровно
Ивано-Франковск
Каменское
Кропивницкий
Тернополь
Кременчуг
Луцк
Белая Церковь
Краматорск
Ужгород
Никополь
Бровары
Павлоград
Вишневое
Борисполь
Вышгород
Обухов
Васильков
Буча
Ирпень
Мукачево
Белгород-Днестровский
Фастов
Измаил
Умань