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