이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

45%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

40%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 6개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 31시간 필요
러시아어

귀하가 습득할 기술

Topic ModelData Clustering AlgorithmsMachine LearningData Visualization (DataViz)

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러시아어

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모스크바 물리 기술원

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up87%(10,815개의 평가)Info
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완료하는 데 9시간 필요

Кластеризация

완료하는 데 9시간 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 кластеризацией30m
Введение в кластеризацию30m
Некоторые методы кластеризации30m
Подробнее о методах кластеризации30m
2

2

완료하는 데 7시간 필요

Понижение размерности и матричные разложения

완료하는 데 7시간 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 признаков30m
Понижение размерности и отбор признаков30m
Матричные разложения30m
Неотрицательные матричные разложения30m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Визуализация и поиск аномалий

완료하는 데 5시간 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 плотности30m
Поиск аномалий30m
Методы SNE и t-SNE30m
Визуализация30m
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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 понятия30m
Тематическое моделирование-130m
Критерии качества тематических моделей30m
Тематическое моделирование-230m

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