Informações sobre o curso

140,089 visualizações recentes

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

48%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

30%

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
Legendas: Russo

Habilidades que você terá

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Resultados de carreira do aprendiz

41%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

48%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

30%

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
Legendas: 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%(41,796 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para concluir

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 horas para concluir
6 vídeos (Total 58 mín.), 5 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
5 leituras
Об университете10min
Приветствие и вводная информация10min
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.