이 강좌에 대하여

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러시아어

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귀하가 습득할 기술

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 7시간 필요

Кластеризация

완료하는 데 7시간 필요
15개 동영상 (총 109분), 8 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
15개의 동영상
Как устроена специализация, и зачем ее проходить3m
Структура уроков1m
Задача кластеризации4m
Примеры задач кластеризации5m
Знакомство с методами кластеризации9m
Пример: кластеризация текстов по теме13m
Выбор метода кластеризации7m
МФТИ1m
Метод K средних (K-Means)10m
Expectation Maximization (EM-алгоритм)9m
Агломеративная иерархическая кластеризация12m
Графовые методы кластеризации4m
Методы, основанные на плотности6m
Оценка качества и рекомендации по решению задачи кластеризации13m
8개의 읽기 자료
Блокнот из примера кластеризации текстов20m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Немного о Yandex10m
МФТИ10m
Forum&Chat10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4개 연습문제
Знакомство с кластеризацией6m
Введение в кластеризацию8m
Некоторые методы кластеризации8m
Подробнее о методах кластеризации12m
2

2

완료하는 데 6시간 필요

Понижение размерности и матричные разложения

완료하는 데 6시간 필요
15개 동영상 (총 108분), 4 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
15개의 동영상
Одномерный отбор признаков8m
Жадные методы отбора признаков6m
Отбор признаков на основе моделей6m
Понижение размерности4m
Метод главных компонент: постановка задачи7m
Метод главных компонент: решение6m
Матричные разложения13m
SGD и ALS5m
Прогнозирование неизвестных значений в матрице6m
Проблема отсутствия негативных примеров и implicit методы6m
Вероятностный взгляд на матричные разложения5m
Неотрицательные матричные разложения: постановка и решение10m
Неотрицательные матричные разложения: функционалы и инициализация5m
Обработка пропусков8m
4개의 읽기 자료
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4개 연습문제
Отбор признаков6m
Понижение размерности и отбор признаков14m
Матричные разложения8m
Неотрицательные матричные разложения10m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Визуализация и поиск аномалий

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 57분), 5 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
8개의 동영상
Параметрическое восстановление плотности9m
Непараметрическое восстановление плотности8m
Одноклассовый SVM5m
Задача визуализации5m
Многомерное шкалирование4m
Метод t-SNE6m
Визуализация данных в sklearn12m
5개의 읽기 자료
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Визуализация данных в sklearn10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
4개 연습문제
Восстановление плотности6m
Поиск аномалий4m
Методы SNE и t-SNE6m
Визуализация14m
4

4

완료하는 데 10시간 필요

Тематическое моделирование

완료하는 데 10시간 필요
14개 동영상 (총 151분), 8 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
14개의 동영상
Постановка задачи тематического моделирования12m
Базовые тематические модели и EM-алгоритм14m
Регуляризация тематических моделей10m
Мультимодальные тематические модели9m
Внутренние критерии качества тематических моделей9m
Внешние критерии качества тематических моделей16m
Визуализация тематических моделей10m
Тематические модели на практике11m
Пример использования библиотеки gensim для построения тематической модели10m
Установка BigARTM в Windows3m
Установка BigARTM в Linux Mint2m
Установка BigARTM в Mac OS-X3m
Пример использования библиотеки BigARTM для построения тематической модели19m
8개의 읽기 자료
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Ноутбук из демонстрации использования gensim10m
Ноутбук из демонстрации использования BigARTM10m
Слайды к лекциям10m
Конспект10m
Финальные титры10m
Стань ментором специализации10m
4개 연습문제
Постановка задачи и базовые понятия6m
Тематическое моделирование-18m
Критерии качества тематических моделей6m
Тематическое моделирование-26m

Машинное обучение и анализ данных 특화 과정 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

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