Машинное обучение

Формат Очный
содержание 9 тем
Длительность 40 часов
По завершении Диплом
Стоимость курса
Сейчас 7 800 ₽

О курсе

Почему машинное обучение так популярно?

Главная причина — потому, что это работает. ML популярно, потому что оно применяется практически во всех отраслях. Машинное обучение — казалось бы, сложная сфера, — на самом деле, в большинстве случаев относится к процессу создания более разумных продуктов и услуг. Такие вещи, как рекомендации фильмов Netflix, результаты поиска в Google и автомобили с автоматическим управлением уже не удивляют нас.

Если вы когда-либо использовали PayPal, сервис для совершения денежных переводов и онлайн-платежей, или искали что-то в интернете и неправильно набирали ключевые слова в поисковой системе, получая при этом правильные результаты, то, безусловно, вы испытали работу машинного обучения на себе и получили от него пользу. Машинное обучение используется во многих приложениях и службах, с которыми мы взаимодействуем ежедневно.

Учебная программа курса «Машинное обучение» является практико-ориентированной и позволит вам вовлечься в процесс, используя все передовые инструменты анализа и создания аналитических отчётов, а именно scikit-learn, Jupyter Notebook, TensorFlow и другие.

В этом курсе вас ждут:

  • Обработка естественных языков: извлечение именованных сущностей, построение онтологий предметных областей, кластеризация текстов — методы, позволяющие структурировать тексты.
  • Компьютерное зрение: распознавание и классификация объектов.
  • Временные ряды: подходы к gap filling, использование машинного обучения в задачах экономики и многое другое.

Освоение учебной программы будет сопровождаться не только разнообразными практическими заданиями, но и кейсами из реального опыта компании Econophysica.

Программа курса

Обучение с учителем. Классификация

780 ₽
  • Обзор круга решаемых задач
  • Задача классификации
  • Алгоритмы классификации

Длительность: 2 часа

Обучение с учителем. Регрессия

780 ₽
  • Задача регрессии
  • Линейные модели и модели с нелинейными ядрами

Длительность: 2 часа

Обучение без учителя. Кластеризация

780 ₽
  • Задача кластеризации
  • Алгоритмы кластеризации
  • Задача отбора признаков и снижения размерности

Длительность: 2 часа

Практический подход к машинному обучению

780 ₽
  • Алгоритмы и методы машинного обучения
  • Проблемы и ограничения машинного обучения, способы их преодоления
  • Извлечение признаков
  • Многоуровневое машинное обучение

Длительность: 2 часа

Нейронные сети

780 ₽
  • Модель перцептрона
  • Задача оптимизации в алгоритмах машинного обучения: градиентный спуск
  • Метод обратного распространения ошибки
  • Алгоритмы оптимизации гиперпараметров ML алгоритмов

Длительность: 2 часа

Глубокое обучение

780 ₽
  • Глубокое обучение
  • Алгоритмы глубокого обучения

Длительность: 2 часа

Оптимизация глубоких сетей

780 ₽
  • Регуляризация глубоких сетей
  • Продвинутые стратегии оптимизации

Длительность: 2 часа

Работа с глубокими сетями

780 ₽
  • Архитектура нейронных сетей
  • Обработка естественных языков
  • Инструменты обработки естественных языков

Длительность: 2 часа

Обработка изображений при помощи глубокого обучения

780 ₽
  • Компьютерное зрение
  • Инструменты компьютерного зрения

Длительность: 2 часа

Итоговый экзамен «Машинное обучение»

780 ₽
Скачать программу курса в формате pdf

Появились вопросы по курсу?

Оставьте свои контактные данные и наш специалист свяжется с вами, чтобы ответить на ваши вопросы

Нажимая на кнопку «Получить консультацию», вы даете согласие на обработку своих персональных данных

Обучение в
EcoAcademy

Выберите интересные для вас курсы и темы

Выберите очный формат или онлайн-формат веб-конференции. Изучайте новый материал

Сдайте экзамен в рамках соответствующей специализации

Получите удостоверение о повышении квалификации или сертификат о прохождении обучения

Вы — востребованный специалист

Преподаватели

Алексей Кульневич

Data Scientist с богатым практическим опытом в интеллектуальном анализе данных, машинном обучении и задачах оптимизации.

Подробнее

Роман Чугунов

Ведущий специалист по анализу данных и машинному обучению. Победитель хакатонов по машинному обучению регионального и всероссийского масштаба.

Подробнее

Татьяна Кабанова

Кандидат физико-математических наук, доцент кафедры теории вероятностей и математической статистики Института прикладной математики и компьютерных наук. 

Подробнее

Итоги обучения

  • Научитесь прогнозировать динамику цены и автоматизировать ценообразование, основываясь на данных из ежеквартальных отчётов компании
  • Напишете собственную нейросеть для распознавания текста или изображений
  • Научитесь добывать огромные потоки данных из социальных сетей и формировать клиентскую базу
  • Разработаете модели искусственного интеллекта на наборе данных из множества диалогов (чат-ботов)
Стоимость курса
Сейчас 7 800 ₽