Сложность
Сложность
Продвинутый
Тип обучения
Тип обучения
Курс
Формат обучения
Формат обучения
С проверкой домашнего задания
Трудоустройство
Трудоустройство
Отсутствует
Сертификат
Сертификат
Да

Стоимость курса

31 000 ₽
нет рассрочки
На курсе дается представление об основных группах методов машинного обучения: классификации, предсказании, кластеризации, ансамблях, рекомендационных системах, глубоком обучении.
Практическая часть построена на использовании готовых реализаций в Spark ML или Scikit-learn для решения конкретных задач. 

Что вы получите после обучения

Приобретаемые навыки
1
Scikit-learn
2
Apache Spark
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Образовательная организация

Оценка и обучение ИТ-специалистов по ключевым направлениям разработки программного обеспечения. Курсы от экспертов-практиков по языкам программирования, системному и бизнес-анализу, архитектуре ПО, ручному и автоматизированному тестированию ПО, Big Data и машинному обучению, управлению проектами и Agile. Действует скидка 10% на обучение физических лиц.

Программа курса

Разбираемые темы:
Задачи машинного обучения;
Признаки и работа с ними;
Оценка моделей;
Методы классификации (байесовские методы, деревья решений, логистическая регрессия, метод опорных векторов, нейронные сети);
Методы прогнозирования (линейная регрессия, CART, байесовские методы);
Методы кластеризации (иерархические, спектральные, разделение смесей, LDA);
Ансамбли (бэггинг, случайные леса, бустинг, стэкинг);
Рекомендационные системы;
Глубокое обучение (Ограниченные машины Больцмана, конволюционные сети, LSTM).

Рейтинг курса

3.9
рейтинг
0
0
0
0
0

Может быть интересно

обновлено 01.12.2024 00:05
Основы машинного обучения

Основы машинного обучения

Оставить отзыв
Поделиться курсом с друзьями