Машинное обучение: все основы

- Уроков: 97
- Сложность:
- Аудитория: Для начинающих, желающих понять машинное обучение с нуля Для студентов технических и экономических специальностей Для аналитиков, инженеров, разработчиков, желающих перейти в Data Science Для продвинутых пользователей, которым нужна целостная систематизация знаний
Цели курса
Дать учащемуся прочную и системную базу по машинному обучению, включая все этапы: от подготовки данных и выбора моделей до их развёртывания и интерпретации.
▪ Почему стоит выбрать именно этот курс
Курс охватывает весь цикл ML-проекта, не ограничиваясь одной моделью или библиотекой. Он систематизирован, практико-ориентирован и подходит как для студентов, так и для специалистов, переходящих в сферу анализа данных и искусственного интеллекта.
▪ Что приобретут учащиеся
-
Полноценные навыки применения ML к бизнес-задачам
-
Понимание алгоритмов и их ограничений
-
Портфолио из кейсов: классификация, регрессия, NLP, компьютерное зрение, прогнозирование
-
Умение внедрять ML-решения в реальные приложения
▪ Особенности курса
-
Постепенное усложнение — от базовой теории до продвинутых практик
-
Упор на практические кейсы и применение в бизнесе
▪ Разделы и задания курса
-
Основы ML и математики
-
Обработка данных и построение моделей
-
Специальные темы: NLP, CV, временные ряды
-
Методы интерпретации, AutoML, масштабирование
-
Деплой моделей и юридические аспекты
-
Практические кейсы: от предсказания цен до детекции мошенничества
Желание учиться, пробовать и самостоятельно разбираться в примерах