Основы машинного обучения
$299
Комплексный курс по основам машинного обучения, охватывающий фундаментальные концепции и практические аспекты применения алгоритмов.
Программа курса:
- Введение в машинное обучение и его области применения
- Типы обучения: supervised, unsupervised, reinforcement learning
- Линейная и логистическая регрессия
- Деревья решений и случайные леса
- Метод опорных векторов (SVM)
- Кластеризация и методы снижения размерности
- Оценка качества моделей и кросс-валидация
- Практические проекты и кейсы
Необходимая подготовка:
- Базовые знания математики (алгебра, основы статистики)
- Знание Python на базовом уровне
- Понимание основ программирования
Длительность:
8 недель, примерно 5-7 часов в неделю
Формат обучения:
Видеолекции, практические задания, тесты, финальный проект