About this Course
최근 조회 144,619

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 2번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 43시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

귀하가 습득할 기술

Random ForestPython ProgrammingMachine LearningSupervised Learning

다음 전문 분야의 6개 강좌 중 2번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 43시간 필요

권장: 8 hours/week...

러시아어

자막: 러시아어

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 9시간 필요

Машинное обучение и линейные модели

13개 동영상 (총 82분), 8 readings, 8 quizzes
13개의 동영상
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
МФТИ1m
Знакомство с машинным обучением11m
Обучение на размеченных данных5m
Обучение без учителя5m
Признаки в машинном обучении8m
Линейные модели в задачах регрессии9m
Обучение линейной регрессии6m
Градиентный спуск для линейной регрессии7m
Стохастический градиентный спуск4m
Линейная классификация6m
Функции потерь в задачах классификации6m
8개의 읽기 자료
Формат специализации и получение сертификата10m
Немного о Yandex10m
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
6개 연습문제
Основные термины в машинном обучении6m
Типы задач в машинном обучении6m
Машинное обучение: задачи и признаки12m
Линейная регрессия4m
Градиентный спуск4m
Линейные модели8m
2
완료하는 데 9시간 필요

Борьба с переобучением и оценивание качества

14개 동영상 (총 126분), 9 readings, 8 quizzes
14개의 동영상
Регуляризация7m
Оценивание качества алгоритмов7m
Сравнение алгоритмов и выбор гиперпараметров4m
Метрики качества в задачах регрессии10m
Метрики качества классификации4m
Точность и полнота8m
Объединение точности и полноты5m
Качество оценок принадлежности классу12m
Встроенные датасеты. Sklearn.datasets15m
Кросс-валидация. Sklearn.cross_validation9m
Линейные модели. Sklearn.linear_model. Классификация10m
Линейные модели. Sklearn.linear_model. Регрессия7m
Метрики качества. Sklearn.metrics13m
9개의 읽기 자료
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Встроенные датасеты. Sklearn.datasets (ipython notebook)10m
Кросс-валидация. Sklearn.cross_validation (ipython notebook)10m
Линейные модели. Sklearn.linear_model. Классификация (ipython notebook)10m
Линейные модели. Sklearn.linear_model. Регрессия (ipython notebook)10m
Метрики качества. Sklearn.metrics (ipython notebook)10m
6개 연습문제
Проблема переобучения6m
Проблема переобучения и борьба с ней10m
Как измерить качество алгоритма?6m
Метрики качества10m
Встроенные датасеты и кросс-валидация8m
Введение в scikit-learn10m
3
완료하는 데 7시간 필요

Линейные модели: классификация и практические аспекты

14개 동영상 (총 97분), 7 readings, 7 quizzes
14개의 동영상
Метод максимального правдоподобия4m
Регрессия как максимизация правдоподобия2m
Регрессия как оценка среднего4m
Регуляризация8m
Задача оценивания вероятностей и логистическая регрессия8m
Масштабирование признаков6m
Спрямляющие пространства5m
Работа с категориальными признаками4m
Несбалансированные данные5m
Многоклассовая классификация4m
Подбор параметров по сетке. Sklearn.grid_search9m
Задача: bike sharing demand15m
Задача: bike sharing demand. Продолжение13m
7개의 읽기 자료
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Подбор параметров по сетке. Sklearn.grid_search (ipython notebook)10m
Задача Bike Sharing Demand (ipython notebook)10m
Задача Bike Sharing Demand. Продолжение (ipython notebook)10m
6개 연습문제
Метод максимального правдоподобия6m
Линейные модели: статистический взгляд14m
Линейные модели: подготовка признаков6m
Линейные модели: практические аспекты6m
Подбор параметров по сетке6m
Анализ данных в scikit-learn12m
4
완료하는 데 10시간 필요

Решающие деревья и композиции алгоритмов

17개 동영상 (총 114분), 10 readings, 8 quizzes
17개의 동영상
Обучение решающих деревьев6m
Критерии информативности7m
Критерии останова и стрижка деревьев4m
Решающие деревья и категориальные признаки8m
Решающие деревья в sklearn10m
Композиции деревьев6m
Смещение и разброс9m
Случайные леса6m
Трюки со случайными лесами4m
Случайные леса в sklearn7m
Композиции простых алгоритмов5m
Градиентный бустинг7m
Борьба с переобучением в градиентном бустинге6m
Градиентный бустинг для регрессии и классификации4m
Градиентный бустинг над решающими деревьями5m
Градиентный бустинг в XGBoost5m
10개의 읽기 자료
Решающие деревья в sklearn (ipython notebook)10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Случайные леса в sklearn (ipython notebook)10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
XGBoost10m
Градиентный бустинг в XGBoost (ipython notebook)10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
6개 연습문제
Построение решающих деревьев8m
Решающие деревья14m
Бэггинг6m
Композиции и случайные леса8m
Обучение композиций и градиентный бустинг4m
Градиентный бустинг: обучение и практические аспекты8m
4.8
265개의 리뷰Chevron Right

47%

이 강좌를 수료한 후 새로운 경력 시작하기

60%

이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점 얻기

40%

급여 인상 또는 승진하기

Обучение на размеченных данных의 최상위 리뷰

대학: RNJan 21st 2017

Один из лучших курсов по обучению на размеченных данных. Немного расстраивали несбалансированность сложности домашних заданий и промежуточных проверок правильности подготовки данных в заданиях.

대학: MMDec 30th 2016

Спасибо большое за курс!\n\nСистематизировал и вспомнил свои знания по линейным моделям, узнал много нового и полезного про остальные модели, поработал наконец с нейронными сетями!

강사

Avatar

Константин Воронцов

доктор физико-математических наук, профессор
Кафедра интеллектуальных систем

모스크바 물리 기술원 정보

Московский физико-технический институт (Физтех) является одним из ведущих вузов страны и входит в основные рейтинги лучших университетов мира. Институт обладает не только богатой историей – основателями и профессорами института были Нобелевские лауреаты Пётр Капица, Лев Ландау и Николай Семенов – но и большой научно-исследовательской базой. Основой образования в МФТИ является уникальная «система Физтеха», сформулированная Петром Капицей: кропотливый отбор одаренных и склонных к творческой работе абитуриентов; участие в обучении ведущих научных работников; индивидуальный подход к отдельным студентам с целью развития их творческих задатков; воспитание с первых шагов в атмосфере технических исследований и конструктивного творчества с использованием потенциала лучших лабораторий страны. Среди выпускников МФТИ — нобелевские лауреаты Андрей Гейм и Константин Новоселов, основатель компании ABBYY Давид Ян, один из авторов архитектурных принципов построения вычислительных комплексов Борис Бабаян и др....

Yandex 정보

Yandex is a technology company that builds intelligent products and services powered by machine learning. Our goal is to help consumers and businesses better navigate the online and offline world....

Машинное обучение и анализ данных 전문 분야 정보

Мы покажем, как проходит полный цикл анализа, от сбора данных до выбора оптимального решения и оценки его качества. Вы научитесь пользоваться современными аналитическими инструментами и адаптировать их под особенности конкретных задач. В рамках специализации вы освоите основные темы, необходимые в работе с большим массивом данных, в т.ч. современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, базовая фундаментальная математика, основы программирования на Python. Мы разберём, как построить рекомендательную систему, оценить эмоциональную окраску текста, спрогнозировать спрос на товар, оценить вероятность клика по рекламе и т.д. В финале вам потребуется выполнить проект собственной системы, решающей любую актуальную для бизнеса задачу. Результатом будет наглядная работающая модель, которую вы сможете использовать в вашей повседневной работе или продемонстрировать на собеседовании. Все, прошедшие специализацию, могут принять участие в Программе трудоустройства. Если вы заинтересованы в новых проектах, новых перспективах и возможностях - пройдите обучение по Специализации и подайте заявку....
Машинное обучение и анализ данных

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.