Обзор курса:

Программа машинного обучения поможет вам освоить концепции машинного обучения, предварительной обработки данных, обучения с учителем и без учителя, ансамблевого обучения, регрессии, классификации, механизмов рекомендаций и моделирования временных рядов. Вы также узнаете, как реализовать модели машинного обучения и использовать Python для прогнозирования данных.

Основные моменты курса:

  • 58 часов прикладного обучения
  • Четыре отраслевых курсовых проекта
  • Интерактивное обучение с блокнотами Jupyter и интегрированными лабораториями
  • Специальная менторская сессия от экспертов отрасли

Способ проведения курса:

Онлайн-учебный лагерь — онлайн-обучение с самостоятельным обучением на основе видео и живой виртуальный класс под руководством ведущего тренера отрасли. Этот курс включает интегрированную лабораторную платформу.

Предпосылки:

Чтобы пройти эту программу машинного обучения, вы должны иметь базовое представление о статистике, математике и программировании на Python.

Охватываемые навыки:

  • Предварительная обработка данных
  • Контролируемое и неконтролируемое обучение
  • Моделирование временных рядов
  • Обучение ансамблю
  • Регрессия
  • кластеризация k-средних
  • Интеллектуальный анализ текста