Name: Введение в машинное обучение
Rating: 4.831712400138937 (11516 reviews)

Описание курса

Получите введение в концепции машинного обучения

Что стоит за ажиотажем вокруг машинного обучения? На этом нетехническом курсе вы узнаете всё, о чём боялись спросить о машинном обучении. Кодирование не требуется.

Вы изучите базовые, но важные концепции, чтобы начать свой путь в машинном обучении, закрепляя знания на практических упражнениях. Это включает в себя формирование понимания, выходящего за рамки жаргона, и изучение того, как эта захватывающая технология лежит в основе всего — от беспилотных автомобилей до персональных рекомендаций Amazon для покупок.

Изучите основы машинного обучения

Как работает машинное обучение, когда его можно использовать и в чем разница между ИИ и машинным обучением? Этот курс охватывает все эти темы.

Вы начнёте с того, что разберётесь, что такое машинное обучение, изучите его базовое определение и связь с наукой о данных и искусственным интеллектом. Затем вы познакомитесь с его терминологией и завершите изучением рабочего процесса машинного обучения для создания моделей.

Мы завершаем курс, углубляясь в глубокое обучение. Вы изучите два распространённых сценария применения глубокого обучения: компьютерное зрение и обработку естественного языка (NLP), а также узнаете об ограничениях и рисках машинного обучения.

Предварительные требования

Для этого курса нет предварительных требований

Программа

План курса

Что такое машинное обучение?

В этой главе мы дадим определение машинному обучению и рассмотрим его связь с наукой о данных и искусственным интеллектом. Затем разберём ключевые термины и в завершение познакомимся с рабочим процессом построения моделей.

Начать главу

Модели машинного обучения

Теперь, когда вы знакомы с основами машинного обучения, давайте погрузимся глубже. К концу этой главы вы узнаете о различных типах машинного обучения, а также о том, как оценивать и улучшать модели.

Начать главу

Глубокое обучение

В этой главе мы изучим глубокое обучение, начиная с нейронных сетей. Затем подробнее рассмотрим два распространённых направления: компьютерное зрение и обработку естественного языка. В завершение курса обсудим ограничения и риски машинного обучения.