Прикладное машинное обучение на Python для аналитики и прогнозирования
94%Программа курса
Ознакомьтесь с программой курса «Прикладное машинное обучение на Python для аналитики и прогнозирования» от Академия Информационных Систем - infosystems.ru
- Постановка задачи машинного обучения.... - 8 часов. Основные понятия машинного обучения Что такое Jupyter и Anaconda. Основные структуры данных в Python Методы оптимизации Схема построения систем машинного обучения. Необходимый инструментарий.
- Обучение с учителем.... - 8 часов. Приложения машинного обучения Обучение на данных Понятие нейронной сети. Персептрон. Определение, реализация и обучение. Основные понятия задачи классификации Метод градиентного спуска.
- Использование библиотека scikit-learn для машин... - 8 часов. Обучение персептрона. Метод логистической регрессии. Метод опорных векторов. Метод k ближайших соседей.
- Обучение с учителем. Задача регрессии... - 8 часов. Аппроксимация, интерполяция, экстраполяция Обучение с учителем. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Метод градиентного спуска. Основы нелинейной регрессии.
- Обучение без учителя.... - 8 часов. Особенности кластерного анализа Метод k средних. Алгоритмы кластеризации, и области применения.
- Основы глубокого обучения.... - 8 часов. Основные понятия глубокого обучения Области применения Многослойная нейронная сеть. Введение в глубокое обучение Основные понятия глубокого обучения и области применения Алгоритмы глубокого обучения нейронных сетей При…
Чему вы научитесь
- Освоите и сможете применять: обучение персептрона. метод логистической регрессии. метод опорных векторов. метод k ближайших соседей.
- Освоите основы: аппроксимация, интерполяция, экстраполяция обучение с учителем. линейная регрессия. метод наименьших квадратов. метод градиентного спуска. основы нелинейной регрессии.
- Основные понятия глубокого обучения Области применения Многослойная нейронная сеть. Введение в глубокое обучение Основные понятия глубокого обучения и области применения Алгори…
- Особенности кластерного анализа Метод k средних. Алгоритмы кластеризации, и области применения.
Подробная информация о курсе
Python – один из самых популярных и востребованных языков программирования на сегодняшний день. Будучи высокоуровневым языком, он идеально подходит для разработки самостоятельных программ и сценариев и ориентирован на повышение производительности разработчика и читаемости кода. Синтаксис Python очень лаконичен, но в то же время его библиотеки включают большой объем полезных функций. Именно поэтому он отлично подходит для тех, кто только начинает свой профессиональный путь в программировании. Что необходимо для того, чтобы освоить Python новичку? Компьютер и базовые знания английского. Сегодня Python применяется в актуальной сфере анализа больших данных. Освоение этого языка программирования может стать первой ступенью на пути к освоению одной из самых востребованных профессий 21 века
Цены и сроки
- Стоимость2 900 ₽
- Старая цена50 000 ₽
- Дата началаc Invalid Date
Содержание
- Формат обученияс преподавателем
По окончанию курса
- Диплом или сертификатудостоверение
