SkillFactory
25 отзывов

Machine Learning и Deep Learning от SkillFactory

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.
  • Сертификат об обучении
63 000 ₽
105 000 ₽

Актуальная стоимость обучения.

Данные обновлены 28 ноября 2022 г.

  • 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
Инструменты на курсе
SkLearn
Поделись курсом с друзьями

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

    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. Оно и ран...

    Показать отзыв полностью
    Отзыв о школе

    Был на бесплатном Data-практикуме, было интересно - освоил базовые подходы к созданию чат-ботов. Интересны также бесплатные программы - думаю поучаствовать 🙂

    + ещё 23 отзыва о SkillFactory
    Мы ежедневно собираем, публикуем и обновляем отзывы об онлайн-курсах на просторах Интернета.
    Все отзывы →
    Оставить отзыв о курсе
    Проходили курс «Machine Learning и Deep Learning» от SkillFactory? Поделитесь своим отзывом: расскажите о плюсах и минусах обучения на данной программе.

    Прикрепите к отзыву сертификат о прохождении курса. После проверки мы пометим ваш отзыв как достоверный. Мы не будем делиться вашими данными с другими лицами.

    Machine Learning и Deep Learning
    • SkillFactory
    • 63 000 ₽