Введение в машинное обучение

Задачи и процесс машинного обучения, работа с моделью и данными, линейные метрики и простые модели
Udemy логоUdemy
Открытый набор
Онлайн
от 1 090 ₽
Зарегистрироваться

Чему вы научитесь

  • Задачи и процесс машинного обучения
  • Данные для машинного обучения
  • Особенности обучение моделей
  • Экспорт и импорт результатов машинного обучения
  • Метод максимального правдоподобия
  • Линейная регрессия и регуляризация
  • Среднеквадратичная ошибка и другие метрики
  • Полиномиальная и нелинейная регрессия
  • Логистическая регрессия

Требования

  • Школьная математика
  • Интерес к искусственному интеллекту и(ли) большим данным

Описание

Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.

Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную и логистическую регрессии.

Курс является вводным (базовым) и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.

(C) Course Image created by Becris

Для кого этот курс

  • Руководители и менеджеры
  • Разработчики больших систем
  • Научные работники
  • Директора по маркетингу и продажам
Программа
Процесс машинного обучения
Подготовка данных
Модель машинного обучения
Базовые методы и оценки
Линейные модели
Записаться на курс
Текущая цена
1 090
2 790