Описание трека

Machine Learning for Everyone

Learn machine learning even if you have no coding experience with this collection of tutorials covering supervised learning, unsupervised learning, and deep learning.

Предварительные требования

Для этого трека нет предварительных требований

Курс
1
Введение в машинное обучение
Показать деталиСкрыть детали
Введение в машинное обучение без программирования.
Введение в машинное обучение без программирования.
Курс
2
Введение в Python
Показать деталиСкрыть детали
Освойте основы анализа данных с Python всего за четыре часа. Этот онлайн-курс познакомит с интерфейсом Python и популярными пакетами.
Освойте основы анализа данных с Python всего за четыре часа. Этот онлайн-курс познакомит с интерфейсом Python и популярными пакетами.
Курс
3
Средний уровень Python
Показать деталиСкрыть детали
Повысьте навыки в data science, создавая визуализации с помощью Matplotlib и работая с DataFrames в pandas.
Повысьте навыки в data science, создавая визуализации с помощью Matplotlib и работая с DataFrames в pandas.
Курс
4
Введение в функции Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите искусство написания собственных функций в Python, а также ключевые понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.
Изучите искусство написания собственных функций в Python, а также ключевые понятия, такие как области видимости и обработка ошибок.
Курс
5
Инструментарий Python
Показать деталиСкрыть детали
Продолжайте развивать современные навыки Data Science, изучая итераторы и списковые включения.
Продолжайте развивать современные навыки Data Science, изучая итераторы и списковые включения.
Курс
6
Статистическое мышление на Python (часть 1)
Показать деталиСкрыть детали
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Создайте основу, чтобы мыслить статистически и говорить на языке ваших данных.
Курс
8
Обучение без учителя на Python
Показать деталиСкрыть детали
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.
Научитесь кластеризовать, преобразовывать, визуализировать и извлекать инсайты из неразмеченных наборов данных с помощью scikit-learn и scipy.
Курс
9
Линейные классификаторы в Python
Показать деталиСкрыть детали
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
В этом курсе вы изучите детали линейных классификаторов, таких как логистическая регрессия и SVM.
Курс
10
Машинное обучение на основе древовидных моделей в Python
Показать деталиСкрыть детали
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
На этом курсе вы узнаете, как использовать древовидные модели и ансамбли для регрессии и классификации с помощью scikit-learn.
Курс
11
Экстремальный градиентный бустинг с XGBoost
Показать деталиСкрыть детали
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Изучите основы градиентного бустинга и создавайте современные модели машинного обучения с XGBoost для задач классификации и регрессии.
Курс
12
Кластерный анализ на Python
Показать деталиСкрыть детали
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
В этом курсе вы познакомитесь с unsupervised learning через методы, такие как hierarchical и k-means clustering, используя библиотеку SciPy.
Курс
13
Снижение размерности в Python
Показать деталиСкрыть детали
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.
Поймите концепцию снижения размерности данных и освоите методы её реализации в Python.
Курс
14
Предобработка данных для машинного обучения на Python
Показать деталиСкрыть детали
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Научитесь очищать и подготавливать данные для machine learning!
Курс
15
Машинное обучение для данных временных рядов на Python
Показать деталиСкрыть детали
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Курс посвящён feature engineering и machine learning для временных рядов.
Курс
16
Конструирование признаков для машинного обучения в Python
Показать деталиСкрыть детали
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Создавайте новые признаки, чтобы повысить производительность ваших моделей Machine Learning.
Курс
17
Валидация моделей на Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Изучите основы валидации моделей, методы валидации и начните создавать валидированные и высокопроизводительные модели.
Курс
19
Конструирование признаков для NLP на Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите методы извлечения полезной информации из текста и преобразования её в формат, подходящий для машинного обучения.
Изучите методы извлечения полезной информации из текста и преобразования её в формат, подходящий для машинного обучения.
Курс
20
Введение в TensorFlow на Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью TensorFlow.
Курс
21
Введение в глубокое обучение на Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Изучите основы нейронных сетей и научитесь создавать модели глубокого обучения с помощью Keras 2.0 в Python.
Курс
22
Introduction to Deep Learning with Keras
Показать деталиСкрыть детали
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Learn to start developing deep learning models with Keras.
Курс
23
Продвинутое глубокое обучение с Keras
Показать деталиСкрыть детали
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Изучите, как разрабатывать модели глубокого обучения с Keras.
Курс
24
Обработка изображений в Python
Показать деталиСкрыть детали
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Научитесь обрабатывать, преобразовывать и редактировать изображения по своему усмотрению.
Курс
25
Моделирование изображений с помощью Keras
Показать деталиСкрыть детали
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Научитесь выполнять анализ изображений с Keras и Python, создавая, обучая и оценивая сверточные нейронные сети.
Курс
26
Подбор гиперпараметров в Python
Показать деталиСкрыть детали
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Изучите методы автоматической настройки гиперпараметров в Python, включая Grid, Random и Informed Search.
Курс
27
Основы PySpark
Показать деталиСкрыть детали
Изучите реализацию распределённого управления данными и машинного обучения в Spark с помощью пакета PySpark.
Изучите реализацию распределённого управления данными и машинного обучения в Spark с помощью пакета PySpark.
Курс
28
Машинное обучение с PySpark
Показать деталиСкрыть детали
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Научитесь делать прогнозы по данным с Apache Spark, используя деревья решений, логистическую регрессию, линейную регрессию, ансамбли и конвейеры.
Курс
29
Победа в соревновании Kaggle на Python
Показать деталиСкрыть детали
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.
Узнайте, как участвовать и побеждать в соревнованиях на Kaggle.