A
A
A

АБB
АБB
АБB

А
А
А
А
А

Обычная версия сайта

Основы машинного обучения

Сейчас термины “машинное обучение” или даже “искусственный интеллект” у всех на слуху. Местами это преувеличение и хайп, но у машинного обучения действительно есть много полезных и важных применений. Вы сталкиваетесь с этим каждый день: когда вы ищете что-то в интернете, поисковик предлагает вам странички на основе сложного сопоставления текстов и анализа ваших данных; когда вы жалуетесь в службу поддержки какого-нибудь сервиса или магазина, с большой вероятностью вам отвечает бот; если у вас умные часы, то они, вероятно, используют методы машинного обучения, чтобы понимать, когда вы сидите, стоите или бегаете

Курс онлайн-специализации "Машинное обучение: от статистики до нейросетей"
Бессрочный курс
6 недель (2 кредита)
Время прохождения курса: 48 часов
В онлайн-формате
Сертификат

Записаться на специализацию Записаться на курс Задать вопрос

Программа обучения

Тема 1. Основные понятия и задачи в машинном обучении

Тема 2. Метод k ближайших соседей

Тема 3. Линейная регрессия

Тема 4. Обучение моделей градиентными методами

Тема 5. Линейная классификация: общие принципы

Тема 6. Линейная классификация: методы

Преподаватели

Соколов Евгений Андреевич

Департамент больших данных и информационного поиска: Руководитель департамента

Евгений Ковалев

Разработчик машинного обучения: SberCloud

Анастасия Рысьмятова

Аналитик данных: Авито

Артем Филатов

Старший разработчик: Яндекс

Вадим Кохтев

Разработчик машинного обучения: Яндекс