Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

41%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

48%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

30%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Aprox. 35 horas para completar

Sugerido: 7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

Ruso (Russian)

Subtítulos: Ruso (Russian)

Habilidades que obtendrás

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 horas para completar
6 videos (Total 58 minutos), 5 lecturas, 2 cuestionarios
6 videos
Видеоролик о курсе2m
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
5 lecturas
Об университете10m
Приветствие и вводная информация10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 ejercicio de práctica
Основные понятия машинного обучения30m
4 horas para completar

Логические методы классификации

4 horas para completar
4 videos (Total 35 minutos)
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 ejercicio de práctica
Решающие деревья30m
Semana
2

Semana 2

7 horas para completar

Метрические методы классификации

7 horas para completar
4 videos (Total 34 minutos)
4 videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 ejercicio de práctica
Метрические методы30m
4 horas para completar

Линейные методы классификации

4 horas para completar
5 videos (Total 31 minutos)
5 videos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5m
Алгоритм SAG3m
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10m
Проблема переобучения5m
1 ejercicio de práctica
Линейные методы и градиентный спуск30m
Semana
3

Semana 3

11 horas para completar

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

11 horas para completar
5 videos (Total 38 minutos)
5 videos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8m
Логистическая регрессия6m
Пример применения логистической регрессии5m
Регуляризованная логистическая регрессия2m
2 ejercicios de práctica
Особенности метода опорных векторов30m
Логистическая регрессия30m
4 horas para completar

Метрики качества классификации

4 horas para completar
3 videos (Total 31 minutos)
3 videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 ejercicio de práctica
Метрики качества классификации30m
Semana
4

Semana 4

3 horas para completar

Линейная регрессия

3 horas para completar
3 videos (Total 23 minutos)
3 horas para completar

Понижение размерности и метод главных компонент

3 horas para completar
1 video (Total 14 minutos)

Revisiones

Principales revisiones sobre ВВЕДЕНИЕ В МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
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Acerca de National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Acerca de Yandex School of Data Analysis

В Школе анализа данных в течение двух лет студенты осваивают машинное обучение, компьютерное зрение, анализ текстов на естественном языке и другие направления современных компьютерных наук. Эти предметы обычно не входят в университетские программы, но при этом пользуются огромным спросом в отраслях, где уже применяются наукоёмкие информационные технологии. Некоторые выпускники Школы попадают на стажировку в Яндекс, где применяют только что полученные знания....

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando compras un Certificado, obtienes acceso a todos los materiales del curso, incluidas las tareas calificadas. Una vez que completes el curso, se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes participar del curso como oyente sin costo.

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