Основы машинного обучения

Категория: Машинное обучение Уровень: Начальный

Комплексный образовательный курс по основам машинного обучения, охватывающий фундаментальные концепции и алгоритмы. Изучите методы supervised learning, работу с данными и создание предсказательных моделей.

Что вы изучите:

Основы машинного обучения и типы задач
Линейная и логистическая регрессия
Алгоритмы классификации (KNN, Decision Trees, SVM)
Методы оценки качества моделей
Обработка и подготовка данных
Работа с переобучением и недообучением
Ансамблевые методы
Практические проекты и кейсы

Темы курса:

Supervised Learning Регрессия Классификация Feature Engineering Model Evaluation Scikit-learn

Подробное описание курса

Курс "Основы машинного обучения" разработан для тех, кто хочет начать свой путь в области искусственного интеллекта и data science. Программа охватывает все ключевые аспекты машинного обучения, начиная с базовых концепций и заканчивая практическими техниками построения моделей.

Структура курса

Курс состоит из нескольких модулей, каждый из которых фокусируется на конкретной теме. Вы начнете с изучения фундаментальных понятий машинного обучения, типов задач и методов их решения. Затем перейдете к практическому изучению алгоритмов регрессии и классификации.

Практические навыки

В рамках курса вы научитесь работать с популярными библиотеками Python для машинного обучения, такими как scikit-learn, pandas и numpy. Изучите методы предобработки данных, выбора признаков и оценки качества моделей. Каждая тема сопровождается практическими примерами и упражнениями.

Для кого этот курс

Курс подходит для начинающих в области машинного обучения, программистов, желающих освоить data science, студентов технических специальностей и всех, кто интересуется искусственным интеллектом. Рекомендуется базовое знание программирования на Python и основ математики.