Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

41%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

48%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

30%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 56 Stunden zum Abschließen
Russisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

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von

Placeholder

National Research University Higher School of Economics

Placeholder

Yandex School of Data Analysis

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(42,142 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

6 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 58 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
6 Videos
Видеоролик о курсе2m
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
6 Lektüren
Об университете10m
Приветствие и вводная информация10m
Правила академической честности на курсе10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 praktische Übung
Основные понятия машинного обучения30m
4 Stunden zum Abschließen

Логические методы классификации

4 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 35 min)
4 Videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 praktische Übung
Решающие деревья30m
Woche
2

Woche 2

7 Stunden zum Abschließen

Метрические методы классификации

7 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 34 min)
4 Videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 praktische Übung
Метрические методы30m
4 Stunden zum Abschließen

Линейные методы классификации

4 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 31 min)
5 Videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5m
Алгоритм SAG3m
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10m
Проблема переобучения5m
1 praktische Übung
Линейные методы и градиентный спуск30m
Woche
3

Woche 3

11 Stunden zum Abschließen

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 38 min)
5 Videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8m
Логистическая регрессия6m
Пример применения логистической регрессии5m
Регуляризованная логистическая регрессия2m
2 praktische Übungen
Особенности метода опорных векторов30m
Логистическая регрессия30m
4 Stunden zum Abschließen

Метрики качества классификации

4 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 31 min)
3 Videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 praktische Übung
Метрики качества классификации30m
Woche
4

Woche 4

3 Stunden zum Abschließen

Линейная регрессия

3 Stunden zum Abschließen
3 Videos (Gesamt 23 min)
3 Stunden zum Abschließen

Понижение размерности и метод главных компонент

3 Stunden zum Abschließen
1 Video (Gesamt 14 min)

Bewertungen

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Häufig gestellte Fragen

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