Машинное обучение: старт

8-недельная программа о том, как компьютеры обучаются на данных — понятно, без математических формул

Базовый уровень Базовые знания ПК ★ 4.8 (247 оценок)

Машинное обучение — основа большинства современных AI-систем. Эта программа даст вам концептуальное понимание того, как строятся и обучаются модели, без необходимости изучать линейную алгебру или писать код.

Вы разберётесь с тем, что значит «обучить модель», почему данные так важны, как работает классификация и регрессия, что такое переобучение и как его избежать.

Что вы узнаете

Что такое признаки и метки в ML
Обучение с учителем: регрессия и классификация
Деревья решений и случайный лес
Нейросети: от перцептрона к глубоким сетям
Недообучение и переобучение: как их распознать
Метрики оценки качества модели
Кластеризация и понижение размерности
Как ML применяется в реальных продуктах

Программа курса

8 разделов · 32 урока · примерно 18 часов материалов

Раздел 1: Фундамент: данные и задачи ML 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 2: Обучение с учителем — часть 1 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 3: Обучение с учителем — часть 2 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 4: Оценка и улучшение моделей 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 5: Нейросети без математики 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 6: Обучение без учителя 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 7: ML в продуктах и сервисах 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.
Раздел 8: Итоги и следующие шаги 4 урока
Видеолекции, конспекты, задания ~20 мин/ур.

Отзывы слушателей

★★★★★

"Я маркетолог, не инженер. Программа дала мне понимание того, как работают рекомендательные системы в Facebook и Netflix — теперь знаю, что происходит «под капотом»."

ДБ
Дженнифер Браун
Директор по маркетингу, Чикаго
★★★★★

"Очень чётко объяснены концепции переобучения и качества данных. Применяю эти знания при работе с нашей командой ML-инженеров — наконец-то говорим на одном языке."

РП
Роберт Пирс
Руководитель продукта, Бостон

Другие программы