Об этом курсе

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

З​нание Python и основ высшей математики (матрицы и операции с ними, производные и градиенты)

Прибл. 36 часов на выполнение
Русский

Приобретаемые навыки

python for data analysisData AnalysisMachine Learning
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Средний уровень

З​нание Python и основ высшей математики (матрицы и операции с ними, производные и градиенты)

Прибл. 36 часов на выполнение
Русский

от партнера

Placeholder

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Решающие деревья

7 ч. на завершение
15 видео ((всего 143 мин.))
15 видео
Решающие деревья13мин
Структура решающих деревьев8мин
Как выбирать предикаты?10мин
Критерии информативности11мин
Жадное построение дерева9мин
Решающие деревья: принцип работы5мин
Линейные модели или решающие деревья?11мин
Решающие деревья: переобучение10мин
Решающие деревья: неустойчивость4мин
Решающее дерево своими руками: реализация критерия ошибки12мин
Решающее дерево своими руками: визуализация зависимости критерия ошибки от порога разбиения9мин
Решающее дерево своими руками: поиск лучшего разбиения и интерпретация 11мин
Решающее дерево: sklearn6мин
Влияние масштабирования признаков на решающее дерево10мин
4 практических упражнения
Задания на понимание3мин
Задания на понимание3мин
Задания на понимание3мин
Тест 1: Решающие деревья30мин
Неделя
2

Неделя 2

8 ч. на завершение

Композиции: бэггинг, блендинг и стэкинг

8 ч. на завершение
8 видео ((всего 87 мин.))
8 видео
Композиции моделей5мин
Смещение и разброс моделей10мин
Случайный лес11мин
Регрессия решающего дерева7мин
Бэггинг13мин
Случайный лес13мин
Важность признаков19мин
4 практических упражнения
Задания на понимание30мин
Задания на понимание30мин
Задания на понимание30мин
Тест 2: Композиции30мин
Неделя
3

Неделя 3

7 ч. на завершение

Градиентный бустинг

7 ч. на завершение
11 видео ((всего 87 мин.))
11 видео
Бустинг для MSE 7мин
Произвольная функция потерь для бустинга11мин
Градиентный бустинг в общем виде9мин
Гиперпараметры и регуляризация7мин
Имплементации бустинга8мин
Работа с категориальными признаками8мин
Градиентный бустинг vs Случайный лес4мин
Свойства градиентного бустинга4мин
Современные библиотеки градиентного бустинга7мин
Блендинг7мин
3 практических упражнения
Задания на понимание30мин
Задания на понимание30мин
Тест 3: Градиентный бустинг 30мин
Неделя
4

Неделя 4

7 ч. на завершение

Обучение без учителя

7 ч. на завершение
10 видео ((всего 133 мин.))
10 видео
DBSCAN8мин
PCA8мин
PCA: алгоритм26мин
t-SNE25мин
K-means на практике12мин
DBSCAN16мин
Кластеризация на реальных данных12мин
Понижение размерности с помощью PCA7мин
Понижение размерности с помощью t-SNE8мин
1 практическое упражнение
Тест 4: Обучение без учителя30мин

Специализация Машинное обучение: от статистики до нейросетей: общие сведения

 Машинное обучение: от статистики до нейросетей

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.