Support us

Узнайте о регрессии и классификации в машинном обучении на курсе от DeepLearning.AI

Более 400 тысяч слушателей прошли курс «Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация». Он состоит из трёх модулей, которые можно изучить за 15 часов.

Рассказываем подробнее.

Оставить комментарий

Более 400 тысяч слушателей прошли курс «Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация». Он состоит из трёх модулей, которые можно изучить за 15 часов.

Рассказываем подробнее.

Примечание Adviser

В этом материале есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

О чем этот курс

На этом курсе вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя популярные библиотеки машинного обучения NumPy и scikit-learn, а также будете создавать и обучать модели машинного обучения с учителем для задач прогнозирования и двоичной классификации, включая линейную регрессию и логистическую регрессию.

Курс входит в специализацию «Machine Learning» — это базовая онлайн-программа, созданная в сотрудничестве DeepLearning.AI и Stanford Online, где можно изучить основы машинного обучения и то, как использовать эти методы для создания реальных приложений искусственного интеллекта.

Программа курса

Курс состоит из трёх модулей:

  1. Введение в машинное обучение (3 часа)
  2. Регрессия с несколькими входными переменными (4 часа)
  3. Классификация (7 часов)

Кто ведет курс

Этот курс, а также всю специализацию «Machine Learning» преподает Эндрю Нг, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, который руководил критическими исследованиями в Стэнфордском университете и новаторской работой в Google Brain, Baidu и Landing.AI.

Детали курса

Стоимость обучения: 7 дней бесплатно, дальше $39 в месяц. После прохождения курса не забудьте отменить подписку, иначе с вас продолжат снимать деньги, вернуть их будет нельзя.

Можно приобрести подписку Coursera Plus и за $49 в месяц иметь неограниченный доступ к курсам, проектам с консультациями, специализациям и профессиональным сертификациям.

Продолжительность: примерно 15 часов.

Язык: английский.

Рейтинг: на Coursera курс набрал 4.9, за него проголосовали больше 13 тысяч студентов.

Пройти курс

Читайте также
Оптимизация архитектуры сна: разбираем полезные гаджеты, которые помогают хакнуть наш отдых
Оптимизация архитектуры сна: разбираем полезные гаджеты, которые помогают хакнуть наш отдых
Оптимизация архитектуры сна: разбираем полезные гаджеты, которые помогают хакнуть наш отдых
Выгорание может начинаться не с овертаймов, а с плохо настроенного процесса восстановления. Мы регулярно обновляем стек технологий, следим за патчами и оптимизируем код, но собственное тело часто остается на legacy-настройках. Эта статья — попытка разобраться в том, как превратить сон в измеряемый проект с четкими метриками.
5 приложений для цифрового детокса, которые точно работают — тестируем и сравниваем
5 приложений для цифрового детокса, которые точно работают — тестируем и сравниваем
5 приложений для цифрового детокса, которые точно работают — тестируем и сравниваем
Приложения для смартфонов спроектированы так, что «быстренько посмотреть» не работает. Стоит открыть, к примеру, Instagram, как оказываешься в чужом румтуре, изучаешь особенности воспитания мопсов или смотришь видео про то, как правильно хранить авокадо. И это еще не самая худшая из версий думскроллинга.
Как Кремниевая долина избавляется от телефонной зависимости и отказывается от собственных приложений
Как Кремниевая долина избавляется от телефонной зависимости и отказывается от собственных приложений
Как Кремниевая долина избавляется от телефонной зависимости и отказывается от собственных приложений
Вы на секунду берёте телефон, чтобы ответить в Telegram или прочитать SMS от банка. А через полчаса обнаруживаете себя в YouTube Shorts, с открытым Twitter, тремя непрочитанными чатами и ощущением, что всё это время не отдыхали, а сверхурочно работали. Знакомая история?
Полное погружение: как включить режим Deep Work, когда календарь трещит по швам
Полное погружение: как включить режим Deep Work, когда календарь трещит по швам
Полное погружение: как включить режим Deep Work, когда календарь трещит по швам
Наверняка вы ловили себя на мысли, что провели за компьютером десять часов, ответили на сотню писем, сходили на пять созвонов, но к вечеру так и не продвинули ни одну важную задачу. Это классическая ловушка многозадачности, которую принято считать полезным навыком. Но на деле она — главный враг когнитивной производительности.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.