Лучшие курсы Обучение машины в 2024 году

Модели машинного обучения используются для обработки больших объемов данных с целью выявления в них закономерностей. Для этого используются алгоритмы, которые сортируют данные, выявляют закономерности и используют эту информацию для принятия решений. Существует множество различных типов моделей машинного обучения, и эти модели используются в самых разных отраслях.

Лучший курс машинного обучения 2021 года

Машинное обучение – один из самых востребованных навыков в технологической отрасли, и этот курс даст вам навыки и знания для начала работы. Машинное обучение – это наука о создании компьютерных программ, которые могут учиться на основе данных, выявлять закономерности и делать прогнозы. Этот курс начинается с изучения основ машинного обучения и статистики. Вы узнаете о классификации и регрессии, а также о том, как использовать машинное обучение для составления прогнозов и выявления закономерностей. Вы узнаете о самых популярных алгоритмах машинного обучения и получите опыт кодирования на языках Python и R. Этот курс даст вам знания и навыки, необходимые для начала работы в области машинного обучения и науки о данных.

Среди основных тем курса вы узнаете:

• Построение моделей Машинного обучения в Python
• Строим Нейронные Сети в Python
• Введение
• Ансамблирование в машинном обучении
• Основные понятия
• Основы Программирования на Python
• Бонус. Где находить Данные для Машинного обучения
• Будущее Искусственного Интеллекта и завершение Теоретической части курса
• Основные задачи и методы Машинного обучения

BEST SELLER Искусственный интеллект и Машинное обучение + Основы Python Timur Kazantsev Научитесь понимать технологии ИИ, Машинное обучение и Нейронные Сети, а также основы Программирования на Python 4.68 (249 ratings)

Лучший полный курс по машинному обучению 2021 года

Этот курс научит вас ML от основ до современных исследований. Вы узнаете о самых популярных алгоритмах, их практическом применении и математической теории, лежащей в их основе. Вы будете программировать на Python, чтобы реализовать эти алгоритмы на практике.

Среди основных тем курса вы узнаете:

• Практикум: Сверточные нейросети
• Практикум: Решающие деревья и ансамбли бэггинга и бустинга
• Практикум: Ансамбль стекинга и финальное решение
• Практикум: Архитектуры нейронных сетей
• Практикум: Конкурентные модели регрессии
• Обучение нейросети
• Практикум: Логистическая регрессия и опорные векторы
• Практикум: Оптимизация памяти и обогащение данных
• Простые модели классификации
• Архитектуры сверточных нейросетей

Машинное обучение: из грязи в Kaggle-князи Центр digital-профессий ITtensive Регрессия, классификация, ансамбли и глубокие нейросети 4.60 (81 ratings)

Лучший курс Machine Learning Rapid 2021 года

Вы хотите понять, как работает Machine Learning в фоновом режиме? Все, что вам нужно – это несколько часов и этот курс! Этот курс проведет вас через основы концепций Machine Learning и покажет, как использовать самые популярные библиотеки с Python. Вы узнаете, как использовать наиболее распространенные алгоритмы машинного обучения, такие как классификация и регрессия.

Среди основных тем курса вы узнаете:

• Часть 2. Линейное выделение факторов
• Линейные модели
• Часть 1. Процесс машинного обучения
• Практикум: Исследование ожидаемой продолжительности жизни
• Часть 3. Матричные подходы
• Практикум: Выделение факторов с помощью матриц
• Практикум: Стабилизация выделения факторов
• Решающие деревья и ансамбли
• Введение
• Часть 4. Нелинейные подходы

Машинное обучение: выделение факторов на Python Центр digital-профессий ITtensive Выигрываем хакатон по выделению факторов: линейная регрессия, взаимная информация, PCA, ICA, NMF, MDS, t-SNE 4.70 (10 ratings)

Лучший практический курс по машинному обучению 2021 года

Этот курс разработан как практическое введение в алгоритмы машинного обучения и язык программирования Python. Он предназначен для тех, кто уже умеет программировать и хочет изучить машинное обучение, а также для тех, кто хочет научиться программировать и хочет изучить машинное обучение. В рамках данного курса будут изучены основы машинного обучения, а также то, как применять эти концепции на практике с помощью языка программирования Python.

Среди основных тем курса вы узнаете:

• Введение
• Ансамбли
• Обучение с подкреплением
• Классическое обучение
• Нейросети и глубокое обучение
• Заключение
• Логистика курса

Машинное обучение для людей Roman Dushkin Всё про все современные методы машинного обучения самыми простыми словами 3.90 (27 ratings)

Лучший курс по машинному обучению для начинающих в 2024 году

Этот курс предназначен для новичков, которые хотят изучить Machine Learning с нуля. Курс научит студентов мыслить в терминах машинного обучения и охватит алгоритмы от линейной регрессии до нейронных сетей и новейших технологий глубокого обучения. Курс также позволит студентам получить практический опыт использования стандартных библиотек, таких как matplotlib, numpy и scikit-learn, для визуализации и изучения данных.

Среди основных тем курса вы узнаете:

• Практикум: Сверточные нейросети
• Обучение нейросети
• Архитектуры сверточных нейросетей
• Ансамбли машинного обучения
• Раздел 1. Процесс машинного обучения
• Практикум: нейросети для сегментации
• Метрики и модели
• Практикум: Архитектуры нейронных сетей
• Искусственные нейронные сети
• Раздел 2. Практикум: Распознавание формы облаков

Машинное обучение: нейросети и глубокое обучение на Python Центр digital-профессий ITtensive Выигрываем соревнование Kaggle по классификации/сегментации изображений со сверточными и остаточными нейросетями 3.85 (15 ratings)