Введение в машинное обучение. 4 курса Udacity для новичков
Если у вас есть базовые знаний Python и карьерные амбиции в дата-анализе или дата-сайенс, вот четыре курса для новичков. Все курсы — на английском языке и длятся не менее двух месяцев. Выпускники получают сертификат об окончании.
Если у вас есть базовые знаний Python и карьерные амбиции в дата-анализе или дата-сайенс, вот четыре курса для новичков. Все курсы — на английском языке и длятся не менее двух месяцев. Выпускники получают сертификат об окончании.
Курс готовили эксперты Microsoft и Solliance. Он предполагает самостоятельное обучение. Программу осилят те, у кого уже есть базовые знания любого языка программирования (предпочтительно Python).
Чему вы научитесь к концу курса:
получите базовые знания о машинном обучении, обучите первую модель с помощью Azure Machine Learning Studio;
разберётесь, как преобразовывать данные в обученные модели, а также познакомьтесь с автоматизированным машинным обучением;
освоите основные понятия машинного обучения: классификация, регрессия, кластеризация, обучении признакам и не только;
рассмотрите такие методы, как глубокое обучение, изучение подобия, классификация текста, конструирование признаков и обнаружение аномалий;
рассмотрите проблемы, связанные с ML и разберёте принципы создания ответственного ИИ.
Курс создали специалисты в машинном обучении, физики, инженеры и другие эксперты области вместе с AWS и kaggle. Наставники — преподаватели, физики, специалисты по анализу данных, инженеры машинного обучения и другие эксперты области. Здесь тоже обещают подробный и развёрнутый фидбэк, причем среднее время ожидания обратной связи — меньше часа.
Чему вы научитесь к концу курса:
использовать Python и SQL для анализа данных;
оптимизировать, настраивать и улучшать алгоритмы;
применять контролируемые методы обучения к данным, собранным для переписи населения США;
создадите классификатор изображений;
обучите нейронную сеть в PyTorch классифицировать изображения;
изучите реальный набор данных о клиентах компании и примените несколько неконтролируемых методов обучения.
Продолжительность — 3 месяца.
Язык — английский.
Стоимость — $399/месяц или $1 017 сразу за три месяца.
В разработке программы курса принимал участие Себастьян Трун, профессор компьютерных наук и бизнесмен. Но на фидбэк автора рассчитывать не стоит, курс — для самостоятельного изучения. Он включает десять лекций.
Чему вы научитесь к концу курса:
познакомитесь с основами машинного обучения и узнаете, как оно применяется в технологиях и науке;
научитесь использовать Naive Bayes с обучением scikit в python;
сможете разделять данные между наборами для обучения и тестирования с помощью scikitlearn;
научитесь вычислять апостериорную вероятность и априорную вероятность простых распределений;
научитесь реализовывать классификатор SVM в SKLearn/scikit-learn;
узнаете, как правильно выбрать ядро для SVM;
построите дерево решений на Python;
изучите формулы энтропии и прироста информации и способы их расчета;
реализуете небольшой проект, используя дерево решений;
поймёте, чем непрерывное контролируемое обучение отличается от дискретного обучения;
запрограммируете линейную регрессию на Python с помощью scikit-learn.
ИИ-открытка, цифровая одежда и криптоземля: виртуальные подарки для айтишников и айтишниц
Если в аду предновогодних дедлайнов вы так и не успели купить подарки, а порадовать друзей и близких хочется, отличный вариант — виртуальный подарок. Подписка на сервис, онлайн-курс или открытка, нарисованная нейросетью — собрали универсальные идеи вещей, которые можно купить в два клика.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Ну если Python - то всё понятно
что именно понятно?