Informações sobre o curso

56,414 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

20%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

25%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

27%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 31 horas para completar
Russo

Habilidades que você terá

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

Resultados de carreira do aprendiz

20%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

25%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

27%

recebi um aumento ou promoção
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 31 horas para completar
Russo

oferecido por

Placeholder

Instituto de Física e Tecnologia de Moscou

Placeholder

Yandex

Placeholder

E-Learning Development Fund

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up87%(10,818 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

9 horas para concluir

Кластеризация

9 horas para concluir
15 vídeos (Total 109 mín.), 8 leituras, 5 testes
15 videos
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3min
Структура уроков1min
Задача кластеризации4min
Примеры задач кластеризации5min
Знакомство с методами кластеризации9min
Пример: кластеризация текстов по теме13min
Выбор метода кластеризации7min
МФТИ1min
Метод K средних (K-Means)10min
Expectation Maximization (EM-алгоритм)9min
Агломеративная иерархическая кластеризация12min
Графовые методы кластеризации4min
Методы, основанные на плотности6min
Оценка качества и рекомендации по решению задачи кластеризации13min
8 leituras
Блокнот из примера кластеризации текстов20min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Немного о Yandex10min
МФТИ10min
Forum&Chat10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
4 exercícios práticos
Знакомство с кластеризацией30min
Введение в кластеризацию30min
Некоторые методы кластеризации30min
Подробнее о методах кластеризации30min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Понижение размерности и матричные разложения

7 horas para concluir
15 vídeos (Total 108 mín.), 4 leituras, 5 testes
15 videos
Одномерный отбор признаков8min
Жадные методы отбора признаков6min
Отбор признаков на основе моделей6min
Понижение размерности4min
Метод главных компонент: постановка задачи7min
Метод главных компонент: решение6min
Матричные разложения13min
SGD и ALS5min
Прогнозирование неизвестных значений в матрице6min
Проблема отсутствия негативных примеров и implicit методы6min
Вероятностный взгляд на матричные разложения5min
Неотрицательные матричные разложения: постановка и решение10min
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация5min
Обработка пропусков8min
4 leituras
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
4 exercícios práticos
Отбор признаков30min
Понижение размерности и отбор признаков30min
Матричные разложения30min
Неотрицательные матричные разложения30min
Semana
3

Semana 3

5 horas para concluir

Визуализация и поиск аномалий

5 horas para concluir
8 vídeos (Total 57 mín.), 5 leituras, 5 testes
8 videos
Параметрическое восстановление плотности9min
Непараметрическое восстановление плотности8min
Одноклассовый SVM5min
Задача визуализации5min
Многомерное шкалирование4min
Метод t-SNE6min
Визуализация данных в sklearn12min
5 leituras
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Визуализация данных в sklearn10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
4 exercícios práticos
Восстановление плотности30min
Поиск аномалий30min
Методы SNE и t-SNE30min
Визуализация30min
Semana
4

Semana 4

10 horas para concluir

Тематическое моделирование

10 horas para concluir
14 vídeos (Total 151 mín.), 8 leituras, 6 testes
14 videos
Постановка задачи тематического моделирования12min
Базовые тематические модели и EM-алгоритм14min
Регуляризация тематических моделей10min
Мультимодальные тематические модели9min
Внутренние критерии качества тематических моделей9min
Внешние критерии качества тематических моделей16min
Визуализация тематических моделей10min
Тематические модели на практике11min
Пример использования библиотеки gensim для построения тематической модели10min
Установка BigARTM в Windows3min
Установка BigARTM в Linux Mint2min
Установка BigARTM в Mac OS-X3min
Пример использования библиотеки BigARTM для построения тематической модели19min
8 leituras
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Ноутбук из демонстрации использования gensim10min
Ноутбук из демонстрации использования BigARTM10min
Слайды к лекциям10min
Конспект10min
Финальные титры10min
Стань ментором специализации10min
4 exercícios práticos
Постановка задачи и базовые понятия30min
Тематическое моделирование-130min
Критерии качества тематических моделей30min
Тематическое моделирование-230min

Avaliações

Principais avaliações do ПОИСК СТРУКТУРЫ В ДАННЫХ

Visualizar todas as avaliações

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizado de máquina e análise de dados

Aprendizado de máquina e análise de dados

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.