Machine Learning Pro + Deep Learning [[skillfactory]]
Machine Learning vs Deep Learning - в чем разница?! Как подобрать нужный алгоритм?
"Потрогаем руками" все алгоритмы и разберемся на практике - где нужны Нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов. Комплексный подход, организованный в бандле "Machine Learning Pro + Deep Learning", подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы Машинного обучения,от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle!
Machine Learning vs Deep Learning - в чем разница?! Как подобрать нужный алгоритм?
"Потрогаем руками" все алгоритмы и разберемся на практике - где нужны Нейронные сети, а где достаточно классических алгоритмов. Комплексный подход, организованный в бандле "Machine Learning Pro + Deep Learning", подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. Прохождение курсов потребует базового знания языка Python. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы Машинного обучения,от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle!
Модуль 1
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 2
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы
Модуль 3
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 4
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 5
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 6
Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Модуль 7
Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 8
Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 9
Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 10
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
Введение в машинное обучение
Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 2
Методы предобработки данных
Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering
Решаем 60+ задач на закрепление темы
Модуль 3
Регрессия
Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 4
Кластеризация
Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 5
Tree-based алгоритмы: введение в деревья
Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 6
Tree-based алгоритмы: ансамбли
Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели
Модуль 7
Оценка качества алгоритмов
Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения
Оцениваем качество нескольких моделей ML
Решаем 40+ задач на закрепление темы
Модуль 8
Временные ряды в машинном обучении
Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 9
Рекомендательные системы
Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели
Решаем 50+ задач на закрепление темы
Модуль 10
Финальный хакатон
Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle
https://skillfactory.ru/ml-and-dl