Данный курс предназначен для тех, кто хочет освоить современные методы машинного обучения на уровне специалиста. Программа включает в себя как базовые, так и продвинутые темы, начиная с обработки данных и заканчивая глубоким обучением, что позволяет участникам подготовиться к реальной работе с большими данными и сложными моделями.
- Практическая направленность курса с реальными кейсами и проектами, позволяющая применить теорию на практике.
- Студенты работают в группах, что дает возможность не только учиться у преподавателей, но и обмениваться опытом с сокурсниками.
- По окончанию курса студенты могут защитить свои проекты перед комиссией, получив развернутый фидбэк от экспертов.
- Необходимость глубоких знаний математики и статистики может затруднить обучение для тех, кто не имеет соответствующего фундамента.
Основные аспекты курса
- Основы машинного обучения: введение в основные концепции и методы.
- Работа с большими данными: обработка, анализ и предобработка данных.
- Построение и обучение моделей машинного обучения.
- Применение методов глубокого обучения и нейронных сетей.
- Реализация практических проектов и защита перед экспертами.
Подробная программа курса
- Введение в машинное обучение — знакомство с основными терминами, задачами и методами машинного обучения, разбор простых примеров.
- Обработка данных — методы сбора и предобработки данных для обучения моделей, работа с различными источниками данных.
- Модели классификации и регрессии — изучение основных моделей, таких как логистическая регрессия, деревья решений, метод опорных векторов.
- Градиентный бустинг — разбор одной из самых мощных технологий для решения задач классификации и регрессии.
- Глубокое обучение — погружение в архитектуру нейронных сетей и их применение для анализа изображений, текста и других типов данных.
- Работа с большими данными — методы обработки больших массивов данных, работа с распределенными системами.
- Реализация проектов на Python — практическая работа с библиотеками для машинного обучения, такими как Scikit-learn, TensorFlow, Keras.
- Проектная работа — выполнение реального проекта по машинному обучению, включающего сбор данных, разработку модели и её обучение.
- Тематическое моделирование и работа с текстами — изучение методов обработки текстовых данных, таких как тематическое моделирование, распознавание именованных сущностей и другие.
- Консультации и защита проекта — студенты получают индивидуальные консультации по своим проектам и защищают их перед комиссией.
Курс специализации Machine Learning от OTUS предоставляет комплексное обучение, начиная с базовых концепций и заканчивая реализацией сложных моделей. Он идеально подходит для тех, кто хочет углубиться в машинное обучение и начать работать в этой области. Данный курс предлагает не только теоретические знания, но и широкий спектр практических навыков, необходимых для успешной карьеры в области машинного обучения. Обучение проходит на высоком уровне с поддержкой экспертов и гарантией актуальности материала.