Голосов: 0
#1
Курс по машинному обучению для подростков [2022]
machineasy
Артем Серебряков, Тарас Стасюк
Освойте Машинное Обучение и Data Science с нуля.
Данный курс позволит Вам:
1. Узнать основы Машинного Обучения.
2. Изучить основные алгоритмы в Machine Learning
3. Познакомиться с синтаксисом языка Python для создания моделей в Машинном Обучении.
4. Изучить статистику, необходимую для пониманию процессов в Машинном Обучении.
5. Понять линейную алгебру, которая объясняется максимально простым языком.
6. На реальном примере понять, как используется Искусственный Интеллект в бизнесе. Мы пройдём все этапы: от постановки задачи и анализа данных - до готовой модели.
После прохождения курса Вы:
1. Изучите основы Машинного Обучения
Наши учителя простым и понятным любому подростку языком объяснят всю теорию, связанную с Машинным Обучением.2. Сможете создавать собственные модели машинного обучения на Python
Мы научим Вас синтаксису языка Python, который используется в Машинном Обучении. Вы сможете с легкостью писать код, даже если не имеете опыта в программировании.3. Овладеете популярными алгоритмами, методами, и тем, как их использовать
Линейная регрессия, Градиентный спуск, обучение с/без учителя, и многое другое.4. Станете Гуру статистики и Линейной алгебры
Узнаете все необходимое для лучшего понимания процессов в Машинном Обучении. Эти знания не являются обязательными для написания Искусственного Интеллекта, но они нужны для помощи в понимании всех процессов. Это не сложно, особенно, когда практики объясняют темы доступно, просто, и без сухой теории, которую мы считаем неэффективной для обучения подростков.5. Будете знать как используется Машинное Обучение в Бизнесе
Мы пройдет полный путь от постановки проблемы до полной реализации. Мы будем создавать модель Машинного Обучения по предсказанию цен на недвижимость в Бостоне, опираясь на разные параметры.
Модуль 1 - Введение
Модуль 2 - Линейная алгебра
- О курсе;
- Введение в Машинное Обучение;
- Способы Машинного обучения;
- Python;
- Процессы в Data Science;
Модуль 3 - Python
- Зачем нам нужна алгебра в Машинном обучении;
- Векторы, матрицы и операции над ними;
Модуль 4 - Статистика
- Основы Python
- Списки
- Словари
- Кортежи в Python
- Функции
Модуль 5 - Машинное Обучение
- Медиана
- Среднее арифметическое
- Мода
- Стандартное отклонение
- Коэффициент Вариации
- Теорему Байеса
- И другое!
Модуль 6 - Финальная часть. Предсказываем цены на жилье в Бостоне
- Модель в Машинном Обучении;
- Линейная Регрессия;
- Градиентный список;
- Matplotlib;
- Pandas;
- NumPy;
- Тут мы пройдем путь, который проходит Специалист по Машинному Обучению.
- Начиная с постановки задачи Создать модель, которая будет предсказывать стоимость недвижимости в Бостоне по введенным признакам, мы будем собирать, исследовать, визуализировать, находить корреляции, использовать линейную регрессию, проверять на мультиколлинеарность, использовать BIC, применять RSS, трансформировать данные с помощью log, создавать калькулятор цен, а также затронем много других составных частей процесса создания модели с нуля.
Для просмотра содержимого вам необходимо зарегистрироваться!Для просмотра содержимого вам необходимо зарегистрироваться!
Последнее редактирование модератором:
- Статус
- В этой теме нельзя размещать новые ответы.