Скачать курс: [Специалист] Python для машинного обучения. 2019

[admin]

Курс посвящен применению языка Python для технологий машинного обучения. Изучаются основные библиотеки, используемые в машинном обучении и методики их использования. Курс рассматривает методы и библиотеки, основанные на языке Python и предназначенные для машинного обучения. Курс основан на опыте практического применения библиотек машинного обучения. Курс включает в себя не только практическую, но и теоретическую часть, и таким образом не сводится к простому «сборнику рецептов». Курс читается на базе ОС Linux. Обучение проводится на примере популярнейшего дистрибутива Ubuntu. Однако большинство технологий, изучаемых на курсе, могут применяться и на базе Windows. Курс авторизован Postgres Professional. Содержание Модуль 1. Постановка задачи машинного обучения Три типа машинного обучения. Схема построения систем машинного обучения. Необходимый инструментарий. Модуль 2. Обучение с учителем. Задача классификации Понятие нейронной сети. Персептрон. Определение, реализация и обучение. Адаптивный линейный нейрон. Определение, реализация и обучение. Метод градиентного спуска. Модуль 3. Библиотека scikit-learn, ее основные возможности Обучение персептрона. Метод логистической регрессии. Метод опорных векторов. Метод k ближайших соседей. Продолжение описания Модуль 4. Обучение с учителем. Задача регрессии Обучение с учителем. Задача регрессии. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов. Метод градиентного спуска. Оценка качества регрессионной модели. Основы нелинейной регрессии Модуль 5. Обучение без учителя. Кластерный анализ Метод k средних Модуль 6. Основы глубокого обучения Многослойная нейронная сеть. Применение библиотеки TensorFlow для обучения нейронной сети.