このコースについて
130,481 最近の表示

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約35時間で修了

推奨:7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

習得するスキル

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas
このCourseを受講している学習者は
  • Process Analysts
  • Economists
  • Machine Learning Engineers
  • Risk Managers
  • Auditors

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

約35時間で修了

推奨:7 недель исследования, 3-5 часов / неделю...

ロシア語

字幕:ロシア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
5時間で修了

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5件のビデオ (合計57分), 4 readings, 2 quizzes
5件のビデオ
Формальная постановка задачи машинного обучения14 分
Примеры применения машинного обучения — 110 分
Примеры применения машинного обучения — 213 分
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15 分
4件の学習用教材
Приветствие и вводная информация10 分
FAQ10 分
Python для анализа данных10 分
Работа с векторами и матрицами в NumPy10 分
1の練習問題
Основные понятия машинного обучения8 分
4時間で修了

Логические методы классификации

4件のビデオ (合計35分), 2 quizzes
4件のビデオ
Алгоритм построения решающего дерева6 分
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8 分
Способы устранения недостатков решающих деревьев12 分
1の練習問題
Решающие деревья4 分
2
7時間で修了

Метрические методы классификации

4件のビデオ (合計34分), 3 quizzes
4件のビデオ
Метод окна Парзена8 分
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9 分
Обнаружение выбросов6 分
1の練習問題
Метрические методы4 分
4時間で修了

Линейные методы классификации

5件のビデオ (合計31分), 2 quizzes
5件のビデオ
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5 分
Алгоритм SAG3 分
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10 分
Проблема переобучения5 分
1の練習問題
Линейные методы и градиентный спуск6 分
3
10時間で修了

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

5件のビデオ (合計38分), 5 quizzes
5件のビデオ
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8 分
Логистическая регрессия6 分
Пример применения логистической регрессии5 分
Регуляризованная логистическая регрессия2 分
2の練習問題
Особенности метода опорных векторов6 分
Логистическая регрессия4 分
4時間で修了

Метрики качества классификации

3件のビデオ (合計31分), 2 quizzes
3件のビデオ
Метрики качества классификации — 212 分
Многоклассовая классификация7 分
1の練習問題
Метрики качества классификации6 分
4
3時間で修了

Линейная регрессия

3件のビデオ (合計23分), 1 quiz
3時間で修了

Понижение размерности и метод главных компонент

1件のビデオ (合計14分), 1 quiz
4.6
383件のレビューChevron Right

39%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

48%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

31%

昇給や昇進につながった

Введение в машинное обучение からの人気レビュー

by 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.

by DDFeb 10th 2016

Спасибо за курс. Хороший материал. Отличные задания.\n\nЕсть желание пройти курс "Практическое машинное обучение" с большим количеством примеров и практик от авторов этого курса.

講師

Avatar

Константин Вячеславович Воронцов

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

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)について

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...

Yandex School of Data Analysisについて

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....

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • 修了証を購入する際、コースのすべての教材(採点課題を含む)にアクセスできます。コースを完了すると、電子修了証が成果のページに追加されます。そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。