Введение в машинное обучение [Центр digital-профессий ITtensive]

Введение в машинное обучение
Задачи и процесс машинного обучения, работа с моделью и данными, линейные метрики и простые модели

Авторы: Центр digital-профессий ITtensive
Последнее обновление: 5/2020
Русский
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
  
  Скрытая ссылка