[udemy] Введение в машинное обучение 2020 (Центр digital-профессий ITtensive)

Чему вы научитесь

• Задачи и процесс машинного обучения
• Данные для машинного обучения
• Особенности обучение моделей
• Экспорт и импорт результатов машинного обучения
• Метод максимального правдоподобия
• Линейная регрессия и регуляризация
• Среднеквадратичная ошибка и другие метрики
• Полиномиальная и нелинейная регрессия
• Логистическая регрессия

Требования

• Школьная математика
• Интерес к искусственному интеллекту и(ли) большим данным

Описание
Работа с большими данными и задачами искусственного интеллекта требует особого подхода - подхода машинного обучения. В этом курсе мы последовательно пройдем все этапы работы с данными: от видов задач и их постановки до работы с моделями машинного обучения для минимизации предсказательной ошибки.​Дополнительно рассмотрим фундаментальные основы построения моделей машинного обучения, базовые метрики и наиболее простые модели - линейную и логистическую регрессии.​Курс является вводным и подойдет широкому кругу слушателей: от руководителей до разработчиков.​Для кого этот курс:

• Руководители и менеджеры
• Разработчики больших систем
• Научные работники
• Директора по маркетингу и продажам

Материалы курса
Процесс машинного обучения

• Задачи машинного обучения
• Задачи машинного обучения
• Модель и процесс машинного обучения
• Процесс ETL
• Процесс машинного обучения

Подготовка данных

• EDA
• Подготовка данных
• Подготовка данных

Модель машинного обучения

• Разбиение выборки
• Оптимизация гиперпараметров
• Недообучение и переобучение
• Обучение модели
• Использование HDF

Базовые методы и оценки

• Метод максимального правдоподобия
• Метод наименьших квадратов
• Метод наименьших квадратов
• Аппроксимация пропусков в данных
• Аппроксимация данных
• Среднеквадратичная ошибка
• Метрики и расстояния
• Метрики и расстояния

Линейные модели

• Линейная регрессия и L1/L2-регуляризация
• Линейная регрессия
• BIC и AIC
• Полиномиальная регрессия
• Линеаризация регрессии
• Нелинейная регрессия
• Логистическая регрессия
• Линейные модели