SkillFactory
23 отзыва

Machine Learning и Deep Learning

Данный курс подойдет для тех, кто хочет прокачаться в программировании глубоких нейронных сетей и моделей машинного обучения. В процессе обучения вы освоите все классические алгоритмы машинного обучения — от деревьев до рекомендательных систем, а также научитесь создавать различные нейронные сети. Вас ждут хакатоны и in class соревнования на kaggle.
  • 5 месяцев
  • Сертификат об обучении
52 690 ₽
95 800 ₽

Актуальная стоимость обучения.

Данные обновлены 17 января 2022 г.

  • 5 месяцев
  • Сертификат об обучении
Перейти на страницу курса
Важно. Итоговая цена на странице курса может отличаться.

Программа курса

Ознакомьтесь с программой курса «Machine Learning и Deep Learning» от SkillFactory

Краткая программа курса «Machine Learning PRO».

Модуль 1. Введение в машинное обучение. Знакомимся с основными задачами и методами machine learning , изучаем практические кейсы и применяем базовый алгоритм работы над ml-проектом. Решаем 50+ задач на закрепление темы.

Модуль 2. Методы предобработки данных. Изучаем типы данных, учимся очищать и обогащать данные, используем визуализацию для предобработки и осваиваем feature engineering. Решаем 60+ задач на закрепление темы.

Модуль 3. Регрессия. Осваиваем линейную и логистическую регрессию, изучаем границы применимости, аналитический вывод и регуляризацию. Обучаем модели регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы.

Модуль 4. Кластеризация. Осваиваем обучение без учителя, практикуемся в его различных методах, работаем с текстами средствами ML. Решаем 50+ задач на закрепление темы.

Модуль 5. Tree-based алгоритмы: введение в деревья. Знакомимся с решающими деревьями и их свойствами, осваиваем деревья из библиотеки sklearn и используем деревья для решения задачи регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы.

Модуль 6. Tree-based алгоритмы: ансамбли. Изучаем особенности ансамблей деревьев, практикуемся в бустинге, используем ансамбль для построения логистической регрессии. Решаем 40+ задач на закрепление темы. Участвуем в соревновании на kaggle по обучению tree-based модели.

Модуль 7. Оценка качества алгоритмов. Изучаем принципы разбиения выборки, недо- и переобучение, оцениваем модели по различным метрикам качества, учимся визуализировать процесс обучения. Оцениваем качество нескольких моделей ML. Решаем 40+ задач на закрепление темы.

Модуль 8. Временные ряды в машинном обучении. Знакомимся с анализом временных рядов в ML, осваиваем линейные модели и XGBoost, изучаем принципы кросс-валидации и подбора параметров. Решаем 50+ задач на закрепление темы.

Модуль 9. Рекомендательные системы. Изучаем методы построения рекомендательных систем, осваиваем SVD-алгоритм, оцениваем качество рекомендаций обученной модели. Решаем 50+ задач на закрепление темы

Модуль 10. Финальный хакатон. Применяем все изученные методы для получения максимальной точности предсказаний модели на kaggle.

Программа курса «Deep Learning»

Модуль 1. Введение в искусственные нейронные сети. Создаем нейронную сеть для распознавания рукописных цифр на языке Python.

Модуль 2. Фреймворки для глубокого обучения (TensorFlow, Keras). Создаем модель распознавания изображений на базе датасета FashionMNIST и фреймворка Keras.

Модуль 3. Сверточные нейронные сети. Распознаем изображения в датасете CIFAR-10 с помощью сверточной нейронной сети.

Модуль 4. Оптимизация нейронной сети. Улучшаем скорость и производительность сетей для кейса предыдущего модуля.

Модуль 5. Transfer learning & Fine-tuning. Дообучение нейронной сети ImageNET для решения задачи классификации изображений.

Модуль 6. Сегментация изображений. Проектируем нейронную сеть для сегментации людей в датасете COCO.

Модуль 7. Детектирование объектов. Обучаем нейросеть решать задачу детекции на примере датасета с логотипами брендов.

Модуль 8. Введение в NLP и Word Embeddings. Создаем нейросеть для работы с естественным языком.

Модуль 9. Рекуррентные нейронные сети. Создаем чат-бота на базе рекуррентной нейросети.

Модуль 10. Reinforcement Learning (обучение с подкреплением). Создаем агента для игры в Pong на основе DQN алгоритма.

Модуль 11. What's next? Знакомимся с другими областями применения нейросетей. Создаем нейросеть GAN для генерации изображений.

Подробная информация о курсе

Город
Онлайн
Формат обучения
Онлайн
Сертификат
Есть

Подробнее о школе SkillFactory

Онлайн-школа Skillfactory специализируется на обучении молодых специалистов в области анализа данных, Data Science, Machine Learning, разработки и управления продуктами. Компания сотрудничает с лидерами рынка, среди которых Ростелеком, NVIDIA, Яндекс, Рамблер, Сбербанк, Альфа-Банк.
  • Преимущества и недостатки обучения в SkillFactory
  • Преподаватели-профессионалы. Каждый преподаватель обладает уникальными знаниями и опытом.

  • Классная подача материала. Курсы структурированы и адаптированы под каждого, на занятиях много практики, теории и интерактива.

  • Актуальная и качественная информация. Ученики получают только достоверный и актуальный материал.

  • Постоянная поддержка менторов. Очень отзывчивые менторы и кураторы курса, ребята делятся опытом 24/7.

  • Много самостоятельного обучения. Некоторый материал для полноценного и глубокого понимания приходится изучать дополнительно.

  • Научный язык. Очень часто на курсах встречаются научные термины, понимание которых иногда не адаптировано под обычного ученика.

  • Отзывы о SkillFactory

    Взгляните, что студенты и выпускники говорят про SkillFactory

    • Отзыв о школе

      Нашел вебинары, которые вы даете достаточно полезные! Определенно подумал бы о прохождении других курсов от Skill Factory.

    • Отзыв о школе

      Не могу рекомендовать, так как они не уважают язык, на котором я говорю. Я не понимаю, зачем показывают рекламу русского языка людям, которые говорят на украинском? Если я не говорю по-русски, то почему они на меня нацелены? Я не говорю по-русски, уже сообщил им, но они продолжаю...

      Показать отзыв полностью
    • Отзыв о школе

      Якщо вже ви таргетуєте Київ, то навчіть менеджерів української:/

    • Отзыв о школе

      Немного уже остывши от всех эмоций после обучения, хочу рассказать о нём. Эмоции очень разные - от интереса до непонимания. Курс был "Python для анализа данных + Data Scinse". Ростелеком взял планку на действительно активное обучение своих сотрудников в разных областях....

      Показать отзыв полностью
    • Отзыв о школе

      Мне понравился курс по Google sheets.

    • Отзыв о школе

      Я прошла специализацию «Аналитик данных». Рекомендую всем, кто хочет окунуться в профессию с нуля, многое из курса я применяю в своей работе (сейчас на позиции аналитика BI), если дальше решу сменить работу и пойти на аналитика данных, думаю, что на джуна с данным багажом знаний ...

      Показать отзыв полностью
    • Отзыв о школе

      Прошла обучение "BI Аналитик". Материалом и подачей очень довольна. Я полный новичок в аналитике и сперва было сложно. Я не понимала с чего начать и получится ли у меня. Боялась, что не смогу закончить. Но! Материал написан настолько доступно и понятно, что втянулась бы...

      Показать отзыв полностью
    • Отзыв о школе

      Ваши интенсивы можно описать одной фразой «Просто о сложном». Если у вас и курсы такие, то респект

    • Отзыв о школе

      Круто, что на ваших вебинарах есть не только теория, но и практика. Сразу понимаешь, интересно тебе это или нет. Обязательно приду ещё

    • 23 отзыва о SkillFactory
      Мы ежедневно собираем, публикуем и обновляем отзывы об онлайн-курсах на просторах Интернета.
      Все отзывы о SkillFactory →
    Machine Learning и Deep Learning
    • SkillFactory
    • 5 месяцев
    • 52 690 ₽