À propos de ce cours
157,373 consultations récentes

Learner Career Outcomes

41%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

48%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

30%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Approx. 35 heures pour terminer

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

Russe

Sous-titres : Russe

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine LearningPandas

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1
5 heures pour terminer

Знакомство с анализом данных и машинным обучением

5 vidéos (Total 57 min), 4 lectures, 2 quiz
5 vidéos
Формальная постановка задачи машинного обучения14 min
Примеры применения машинного обучения — 110 min
Примеры применения машинного обучения — 213 min
Проблема переобучения. Методология решения задач машинного обучения.15 min
4 lectures
Приветствие и вводная информация10 min
FAQ10 min
Python для анализа данных10 min
Работа с векторами и матрицами в NumPy10 min
1 exercice pour s'entraîner
Основные понятия машинного обучения8 min
4 heures pour terminer

Логические методы классификации

4 vidéos (Total 35 min), 2 quiz
4 vidéos
Алгоритм построения решающего дерева6 min
Обработка пропусков. Достоинства и недостатки решающих деревьев.8 min
Способы устранения недостатков решающих деревьев12 min
1 exercice pour s'entraîner
Решающие деревья4 min
Semaine
2
7 heures pour terminer

Метрические методы классификации

4 vidéos (Total 34 min), 3 quiz
4 vidéos
Метод окна Парзена8 min
Метрические методы классификации в задаче восстановления регрессии9 min
Обнаружение выбросов6 min
1 exercice pour s'entraîner
Метрические методы4 min
4 heures pour terminer

Линейные методы классификации

5 vidéos (Total 31 min), 2 quiz
5 vidéos
Градиентные методы численной минимизации и алгоритм SG5 min
Алгоритм SAG3 min
Метод стохастического градиента. Достоинства и недостатки.10 min
Проблема переобучения5 min
1 exercice pour s'entraîner
Линейные методы и градиентный спуск6 min
Semaine
3
10 heures pour terminer

Метод опорных векторов и логистическая регрессия

5 vidéos (Total 38 min), 5 quiz
5 vidéos
Метод опорных векторов. Обобщение для нелинейного случая8 min
Логистическая регрессия6 min
Пример применения логистической регрессии5 min
Регуляризованная логистическая регрессия2 min
2 exercices pour s'entraîner
Особенности метода опорных векторов6 min
Логистическая регрессия4 min
4 heures pour terminer

Метрики качества классификации

3 vidéos (Total 31 min), 2 quiz
3 vidéos
Метрики качества классификации — 212 min
Многоклассовая классификация7 min
1 exercice pour s'entraîner
Метрики качества классификации6 min
Semaine
4
3 heures pour terminer

Линейная регрессия

3 vidéos (Total 23 min), 1 quiz
3 heures pour terminer

Понижение размерности и метод главных компонент

1 vidéo (Total 14 min), 1 quiz
4.6
394 avisChevron Right

Meilleurs avis pour Введение в машинное обучение

par 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.

par KSJun 10th 2018

Добротный курс, который дает набор минимальных знаний по теме. Сделано качественно, однако, есть что поправить в плане структурной целостности и логичности построения курса.

Enseignants

Avatar

Константин Вячеславович Воронцов

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

Evgeny Sokolov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

À propos de Université nationale de recherche, École des hautes études en sciences économiques

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...

À propos de Yandex School of Data Analysis

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....

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • Lorsque vous achetez un Certificat, vous bénéficiez d'un accès à tout le contenu du cours, y compris les devoirs notés. Lorsque vous avez terminé et réussi le cours, votre Certificat électronique est ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.