Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Машинное обучение: фундаментальные инструменты и практики» от Нетология - netology.ru

1. Построение модели - 88 часов. Узнаете, что такое библиотека Sklearn и как ею пользоваться. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете строить ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переобучением. Узнаете, как использовать в работе GridSearch…
2. Рекомендательные системы - 19 часов. В этом и следующих блоках вы будете применять полученные знания в разных областях машинного обучения. Во время этого блока научитесь строить персонализированные и неперсонализированные рекомендательные системы, а также ком…
3. Компьютерное зрение - 34 часа. Вы освоите основные техники машинного зрения: извлечение признаков, поиск по картинкам, сегментирование, детекция объектов, а также научитесь строить нейросети.
4. Обработка естественного языка (NLP) - 33 часа. Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, извлекать информацию и генерировать тексты.
5. Временные ряды - 34 часа. На этом интенсивном блоке вы научитесь выявлять происхождение и структуру временного ряда, прогнозировать будущие значения для эффективного принятия решений при построении моделей машинного обучения. Поймёте, что «под капотом» у попу…
6. Менеджмент data-проектов - 12 часов. Вы научитесь планировать разработку data science проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.
7. Итоговый хакатон - 8 часов. Завершим обучение состязанием с товарищами по курсу: в составе миникоманды за ограниченное время и на основе датасетов крупных игроков рынка вам придётся решать задачи по прогнозированию продаж или оптимизации производства, задейст…
8. Дипломный проект - 40 часов. Вы построите ML-модель для решения своих текущих профессиональных задач: это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, анализ больших объёмов текста.Если у вас нет…

Чему вы научитесь

• Узнаете, что такое библиотека Sklearn и как ею пользоваться. Изучите алгоритмы кластеризации и сможете строить ансамбли моделей. Научитесь оценивать модели и работать с переобучением. Узн…
• Вы освоите морфологический и синтаксический анализ, дистрибутивную семантику и информационный поиск, научитесь снижать размерность в векторной модели, классифицировать, и…
• Вы научитесь планировать разработку data science проектов, а также грамотно рассказывать заказчикам о результатах исследований.
• Вы построите ML модель для решения своих текущих профессиональных задач это может быть система прогнозирования продаж, распознавание объектов на фото или видео, анализ временных рядов, ан…