Informações sobre o curso

163,359 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

32%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

26%

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.
Aprox. 56 horas para completar
Russo

Habilidades que você terá

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Resultados de carreira do aprendiz

32%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

40%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

26%

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.
Aprox. 56 horas para completar
Russo

oferecido por

Placeholder

National Research University Higher School of Economics

Placeholder

Yandex School of Data Analysis

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up92%(42,404 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

6 horas para concluir

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

6 horas para concluir
6 vídeos (Total 58 mín.), 6 leituras, 2 testes
6 videos
Видеоролик о курсе2min
Формальная постановка задачи машинного обучения14min
Примеры применения машинного обучения — 110min
Примеры применения машинного обучения — 213min
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15min
6 leituras
Об университете10min
Приветствие и вводная информация10min
Правила академической честности на курсе10min
FAQ10min
Python для анализа данных10min
Работа с векторами и матрицами в NumPy10min
1 exercício prático
Основные понятия машинного обучения30min
4 horas para concluir

Логические методы классификации

4 horas para concluir
4 vídeos (Total 35 mín.)
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6min
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8min
Способы устранения недостатков решающих деревьев12min
1 exercício prático
Решающие деревья30min
Semana
2

Semana 2

7 horas para concluir

Метрические методы классификации

7 horas para concluir
4 vídeos (Total 34 mín.)
4 videos
Метод окна Парзена8min
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9min
Обнаружение выбросов6min
1 exercício prático
Метрические методы30min
4 horas para concluir

Линейные методы классификации

4 horas para concluir
5 vídeos (Total 31 mín.)
5 videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5min
Алгоритм SAG3min
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10min
Проблема переобучения5min
1 exercício prático
Линейные методы и градиентный спуск30min
Semana
3

Semana 3

11 horas para concluir

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 horas para concluir
5 vídeos (Total 38 mín.)
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8min
Логистическая регрессия6min
Пример применения логистической регрессии5min
Регуляризованная логистическая регрессия2min
2 exercícios práticos
Особенности метода опорных векторов30min
Логистическая регрессия30min
4 horas para concluir

Метрики качества классификации

4 horas para concluir
3 vídeos (Total 31 mín.)
3 videos
Метрики качества классификации — 212min
Многоклассовая классификация7min
1 exercício prático
Метрики качества классификации30min
Semana
4

Semana 4

3 horas para concluir

Линейная регрессия

3 horas para concluir
3 vídeos (Total 23 mín.)
3 horas para concluir

Понижение размерности и метод главных компонент

3 horas para concluir
1 vídeo (Total 14 mín.)

Avaliações

Principais avaliações do ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ

Visualizar todas as avaliações

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.