Об этом курсе

Недавно просмотрено: 387,843

Карьерные результаты учащихся

14%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

22%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

20%

стал больше зарабатывать или получил повышение

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.

Продвинутый уровень

Прибл. 53 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

Data AnalysisFeature ExtractionFeature EngineeringXgboost

Карьерные результаты учащихся

14%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

22%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

20%

стал больше зарабатывать или получил повышение

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.

Продвинутый уровень

Прибл. 53 часа на выполнение

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

от партнера

Логотип Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики"

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up93%(11,146 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

8 ч. на завершение

Introduction & Recap

8 ч. на завершение
9 видео ((всего 48 мин.)), 8 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
9 видео
Introduction1мин
Meet your lecturers2мин
Course overview7мин
Competition Mechanics6мин
Kaggle Overview [screencast]7мин
Real World Application vs Competitions5мин
Recap of main ML algorithms9мин
Software/Hardware Requirements5мин
8 материала для самостоятельного изучения
About the University10мин
Welcome!10мин
Week 1 overview10мин
Disclaimer10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Materials and Links10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
5 практического упражнения
Practice Quiz30мин
Recap30мин
Recap30мин
Software/Hardware30мин
Graded Soft/Hard Quiz30мин
4 ч. на завершение

Feature Preprocessing and Generation with Respect to Models

4 ч. на завершение
7 видео ((всего 73 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
7 видео
Overview6мин
Numeric features13мин
Categorical and ordinal features10мин
Datetime and coordinates8мин
Handling missing values10мин
Bag of words10мин
Word2vec, CNN13мин
4 материала для самостоятельного изучения
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
Explanation for quiz questions10мин
Additional Material and Links10мин
4 практического упражнения
Feature preprocessing and generation with respect to models30мин
Feature preprocessing and generation with respect to models30мин
Feature extraction from text and images30мин
Feature extraction from text and images30мин
1 ч. на завершение

Final Project Description

1 ч. на завершение
1 видео ((всего 4 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Final project10мин
Final project advice #110мин
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Exploratory Data Analysis

2 ч. на завершение
8 видео ((всего 80 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Building intuition about the data6мин
Exploring anonymized data15мин
Visualizations11мин
Dataset cleaning and other things to check7мин
Springleaf competition EDA I8мин
Springleaf competition EDA II16мин
Numerai competition EDA6мин
2 материала для самостоятельного изучения
Week 2 overview10мин
Additional material and links10мин
1 практическое упражнение
Exploratory data analysis12мин
2 ч. на завершение

Validation

2 ч. на завершение
4 видео ((всего 51 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Validation strategies7мин
Data splitting strategies14мин
Problems occurring during validation20мин
3 материала для самостоятельного изучения
Validation strategies10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
2 практического упражнения
Validation30мин
Validation30мин
5 ч. на завершение

Data Leakages

5 ч. на завершение
3 видео ((всего 26 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
3 видео
Leaderboard probing and examples of rare data leaks9мин
Expedia challenge9мин
3 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
Final project advice #210мин
1 практическое упражнение
Data leakages30мин
Неделя
3

Неделя 3

3 ч. на завершение

Metrics Optimization

3 ч. на завершение
8 видео ((всего 83 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 видео
Motivation8мин
Regression metrics review I14мин
Regression metrics review II8мин
Classification metrics review20мин
General approaches for metrics optimization6мин
Regression metrics optimization10мин
Classification metrics optimization I7мин
Classification metrics optimization II6мин
3 материала для самостоятельного изучения
Week 3 overview10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
2 практического упражнения
Metrics30мин
Metrics30мин
4 ч. на завершение

Advanced Feature Engineering I

4 ч. на завершение
3 видео ((всего 27 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 видео
Regularization7мин
Extensions and generalizations10мин
2 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Final project advice #310мин
1 практическое упражнение
Mean encodings30мин
Неделя
4

Неделя 4

3 ч. на завершение

Hyperparameter Optimization

3 ч. на завершение
6 видео ((всего 86 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Hyperparameter tuning II12мин
Hyperparameter tuning III13мин
Practical guide16мин
KazAnova's competition pipeline, part 118мин
KazAnova's competition pipeline, part 217мин
4 материала для самостоятельного изучения
Week 4 overview10мин
Comments on quiz10мин
Additional material and links10мин
Additional materials and links10мин
2 практического упражнения
Practice quiz30мин
Graded quiz30мин
4 ч. на завершение

Advanced feature engineering II

4 ч. на завершение
4 видео ((всего 22 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Matrix factorizations6мин
Feature Interactions5мин
t-SNE5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Comments on quiz10мин
Additional Materials and Links10мин
1 практическое упражнение
Graded Advanced Features II Quiz30мин
10 ч. на завершение

Ensembling

10 ч. на завершение
8 видео ((всего 92 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 4 тестов
8 видео
Bagging9мин
Boosting16мин
Stacking16мин
StackNet14мин
Ensembling Tips and Tricks14мин
CatBoost 17мин
CatBoost 27мин
4 материала для самостоятельного изучения
Validation schemes for 2-nd level models10мин
Comments on quiz10мин
Additional materials and links10мин
Final project advice #410мин
2 практического упражнения
Ensembling30мин
Ensembling30мин

Специализация Продвинутое машинное обучение: общие сведения

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Продвинутое машинное обучение

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.