Acerca de este Curso
157,261 vistas recientes

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

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)

Los estudiantes que toman este Course son

  • Process Analysts
  • Economists
  • Risk Managers
  • Auditors
  • Technical Solutions Engineers

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
5 horas para completar

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 videos (Total 57 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
5 videos
Формальная постановка задачи машинного обучения14m
Примеры применения машинного обучения — 110m
Примеры применения машинного обучения — 213m
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15m
4 lecturas
Приветствие и вводная информация10m
FAQ10m
Python для анализа данных10m
Работа с векторами и матрицами в NumPy10m
1 ejercicio de práctica
Основные понятия машинного обучения8m
4 horas para completar

Логические методы классификации

4 videos (Total 35 minutos), 2 cuestionarios
4 videos
Алгоритм построения решающего дерева6m
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8m
Способы устранения недостатков решающих деревьев12m
1 ejercicio de práctica
Решающие деревья4m
Semana
2
7 horas para completar

Метрические методы классификации

4 videos (Total 34 minutos), 3 cuestionarios
4 videos
Метод окна Парзена8m
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9m
Обнаружение выбросов6m
1 ejercicio de práctica
Метрические методы4m
4 horas para completar

Линейные методы классификации

5 videos (Total 31 minutos), 2 cuestionarios
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 спуск6m
Semana
3
10 horas para completar

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

5 videos (Total 38 minutos), 5 cuestionarios
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 векторов6m
Логистическая регрессия4m
4 horas para completar

Метрики качества классификации

3 videos (Total 31 minutos), 2 cuestionarios
3 videos
Метрики качества классификации — 212m
Многоклассовая классификация7m
1 ejercicio de práctica
Метрики качества классификации6m
Semana
4
3 horas para completar

Линейная регрессия

3 videos (Total 23 minutos), 1 cuestionario
3 horas para completar

Понижение размерности и метод главных компонент

1 video (Total 14 minutos), 1 cuestionario
4.6
390 revisionesChevron Right

39%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

47%

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

30%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso

Principales revisiones sobre Введение в машинное обучение

por ALSep 25th 2018

Понравилось отсутствие "разжевывания" материала, короткие и информативные видео-лекции, довольно интересные задания. Курс дал начальное понимание основных принципов и направлений в ML.

por KSJun 10th 2018

Добротный курс, который дает набор минимальных знаний по теме. Сделано качественно, однако, есть что поправить в плане структурной целостности и логичности построения курса.

Instructores

Avatar

Константин Вячеславович Воронцов

Профессор
Факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ, Школа анализа данных Яндекса
Avatar

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

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.

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.