Доступно

Машинное обучение и анализ данных на Python [2020] [Фоксфорд] [Николай Осипов]

Тема в разделе "Школа и репетиторство", создана пользователем Toxich, 20 окт 2020.

Цена: 3998р.-94%
Взнос: 228р.
100%

Основной список: 44 участников

Резервный список: 10 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. 20 окт 2020
    #1
    Toxich
    Toxich ЧКЧлен клуба
    Машинное обучение и анализ данных на Python [2020]
    Фоксфорд
    Николай Осипов


    1.jpg

    На этом курсе мы погрузимся в одну из самых развивающихся, обсуждаемых и востребованных на рынке труда сфер - это Data Science (или Наука о Данных).
    Сначала мы научимся самостоятельно работать с данными и анализировать их на языке Python, а потом научим компьютеры решать задачи за нас. Помимо изучения теории и выполнения домашних заданий, мы будем участвовать в соревнованиях по машинному обучению на платформе Kaggle.

    Кому будет полезен курс:
    Курс будет полезен тем, кто уже изучал основы программирования и хочет расширить область своих знаний, окунуться в Data Science, понять, что такое нейронные сети и искусственный интеллект.​
    Какие знания даёт курс:
    Уверенное знание Python и основных библиотек для DS, умение работать с алгоритмами машинного обучения для задач классификации и регрессии, практический опыт участия в соревнованиях по данной тематике.​

    Блок 1 - Основы Python (повторение, краткий обзор)
    • Основные управляющие конструкции Python
    • Функции
    • Списки
    • Объектно-ориентированное программирование
    Блок 2 - Знакомство с библиотеками для Data Science
    • Numpy
    • Matplotlib
    • Random
    • Pandas
    • Seaborn
    • Sklearn
    Блок 3 - Введение в машинное обучение
    • Основы линейной алгебры. Библиотека scipy. Функции потерь
    • Алгоритмы линейной регрессии и классификации
    • Настройка моделей: переобучение, регуляризация, подбор гиперпараметров, метрики качества
    • Случайные деревья
    • Композиции алгоритмов: бэггинг и случайный лес
    • Соревнования на kaggle
    • Обучение без учителя: кластеризация, понижение размерности
    Блок 4 - Анализ данных на практике
    • Доверительные интервалы, проверка гипотез
    • А/B - тестирование
    • Статистические критерии
    • Поиск закономерностей и зависимостей в данных
    • Прогнозирование временных рядов
    • Соревнования на kaggle
    Блок 5 - Глубокое обучение
    • Введение в нейронные сети. Задачи DL и AI
    • Построение многослойного перцептрона
    • Производная и градиент. Методы градиентного спуска
    • Настройка нейронных сетей: подбор гиперпараметров, софтмакс, разбиение на батчи
    • Знакомство с фреймворком pytorch
    • Основы сверточных нейронных сетей
    • Архитектуры CNN. Трансфер-лернинг
    • Задачи компьютерного зрения: сегментация и детекция изображений
    • Избранные задачи NLP. Соревнования на kaggle
    • Создание искусственных данных с помощью GAN
    • Путь Data Scientist’а

    Продажник
     
    Последнее редактирование модератором: 29 май 2021
    3 пользователям это понравилось.
  2. Последние события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      29 май 2021
    2. skladchik.com
      Bombex участвует.
      29 май 2021
    3. skladchik.com
      13DI13 участвует.
      29 май 2021
    4. skladchik.com
      sid_djarin участвует.
      29 май 2021

    Последние важные события

    1. skladchik.com
      Складчина доступна.
      29 май 2021
    2. skladchik.com
      Взнос составляет 114р.
      5 май 2021
    3. skladchik.com
      Складчина активна.
      5 май 2021
    4. skladchik.com
      Сбор взносов начинается 05.05.2021.
      2 май 2021
Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.