Informações sobre o curso
154,866 visualizações recentes

Learner Career Outcomes

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

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 35 horas para completar

Sugerido: 7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

Russo

Legendas: Russo

Habilidades que você terá

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

Learner Career Outcomes

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

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 35 horas para completar

Sugerido: 7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

Russo

Legendas: Russo

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
5 horas para concluir

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 vídeos (Total 57 mín.), 4 leituras, 2 testes
5 videos
Формальная постановка задачи машинного обучения14min
Примеры применения машинного обучения — 110min
Примеры применения машинного обучения — 213min
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15min
4 leituras
Приветствие и вводная информация10min
FAQ10min
Python для анализа данных10min
Работа с векторами и матрицами в NumPy10min
1 exercício prático
Основные понятия машинного обучения8min
4 horas para concluir

Логические методы классификации

4 vídeos (Total 35 mín.), 2 testes
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6min
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8min
Способы устранения недостатков решающих деревьев12min
1 exercício prático
Решающие деревья4min
Semana
2
7 horas para concluir

Метрические методы классификации

4 vídeos (Total 34 mín.), 3 testes
4 videos
Метод окна Парзена8min
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9min
Обнаружение выбросов6min
1 exercício prático
Метрические методы4min
4 horas para concluir

Линейные методы классификации

5 vídeos (Total 31 mín.), 2 testes
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 спуск6min
Semana
3
10 horas para concluir

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

5 vídeos (Total 38 mín.), 5 testes
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8min
Логистическая регрессия6min
Пример применения логистической регрессии5min
Регуляризованная логистическая регрессия2min
2 exercícios práticos
Особенности метода опорных векторов6min
Логистическая регрессия4min
4 horas para concluir

Метрики качества классификации

3 vídeos (Total 31 mín.), 2 testes
3 videos
Метрики качества классификации — 212min
Многоклассовая классификация7min
1 exercício prático
Метрики качества классификации6min
Semana
4
3 horas para concluir

Линейная регрессия

3 vídeos (Total 23 mín.), 1 teste
3 horas para concluir

Понижение размерности и метод главных компонент

1 vídeo (Total 14 mín.), 1 teste
4.6
395 avaliaçõesChevron Right

Principais avaliações do Введение в машинное обучение

por ALSep 25th 2018

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

por KSJun 10th 2018

Добротный курс, который дает набор минимальных знаний по теме. Сделано качественно, однако, есть что поправить в плане структурной целостности и логичности построения курса.

Instrutores

Avatar

Константин Вячеславович Воронцов

Профессор
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, Школа анализа данных Яндекса
Avatar

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

Sobre National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Sobre Yandex School of Data Analysis

В Школе анализа данных в течение двух лет студенты осваивают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов на естественном языке и другие направления современных компьютерных наук. Эти предметы обычно не входят в университетские программы, но при этом пользуются огромным спросом в отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Некоторые выпускники Школы попадают на стажировку в Яндекс, где применяют только что полученные знания....

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.