Курс обучения

Обучение на размеченных данных

Записаться на курс
72 часа

Московский Физико-Технический Институт (МФТИ) приглашает Вас пройти актуальный курс повышения квалификации: «Обучение на размеченных данных».

Программа «Обучение на размеченных данных» является второй частью специализации «Машинное обучение и анализ данных», первой ее частью является курс «Математика и Python для анализа данных«.
Обучение на размеченных данных или обучение с учителем – это наиболее распространенный класс задач машинного обучения. К нему относятся те задачи, где нужно научиться предсказывать некоторую величину для любого объекта, имея конечное число примеров.
Формат и форма обучения Продолжительность Итоговая аттестация Получаемый документ
Заочно (дистанционная) 72 ак. часа (1,5 мес.) Зачеты Удостоверение о повышении квалификации МГУ
 
Это может быть предсказание уровня пробок на участке дороги, определение возраста пользователя по его действиям в интернете, предсказание цены, по которой будет куплена подержанная машина.
В этом курсе слушатели научатся формулировать и, конечно, решать такие задачи.
 
В центре внимания будут успешно применяемые на практике алгоритмы классификации и регрессии: линейные модели, нейронные сети, решающие деревья и так далее. Особый акцент будет сделан на такой мощной технике как построение композиций, которая позволяет существенно повысить качество отдельных алгоритмов и широко используется при решении прикладных задач. В частности, мы узнаем про случайные леса и про метод градиентного бустинга. Построение предсказывающих алгоритмов — это лишь часть работы при решении задачи анализа данных. Мы разберемся и с другими этапами: оценивание обобщающей способности алгоритмов, подбор параметров модели, выбор и подсчет метрик качества.
 
Этот курс предназначен для тех, кто хочет начать знакомство с машинным обучением и уже владеет необходимой математической базой: математическим анализом, линейной алгеброй, теорией вероятностей. Мы объясним основные методы обучения с учителем, разберём постановки задач и способы оценивания качества решения. Курс также может быть интересен тем, кто изучает анализ данных и хочет профессионально применять его на практике, так и для тех, кто хочет разобраться для себя, в чём заключается машинное обучение.

Модули программы

  1. Машинное обучение и линейные модели

  2. Борьба с переобучением и оценивание качества

  3. Линейные модели: классификация и практические аспекты

  4. Решающие деревья и композиции алгоритмов

  5. Нейронные сети и обзор методов

Дистанционное обучение
Обучение доступно с любого устройства

Образец удостоверения о прохождении курса

Зарегистрируйтесь на участие в курсе МФТИ

20 000 рублей

Поделиться:

Ваше сообщение было успешно отправлено нам. Спасибо!
На ваш email адрес отправлено письмо. Пожалуйста, подтвердите подписку.
Спасибо!