Нейросети с нуля: учим компьютер предсказывать на Python

Научитесь обучать модель Машинного Обучения — один из самых популярных ИИ.
Вы откроете таблицу с данными в Python, построите графики, обучите несколько моделей машинного обучения и сохраните лучшую в файл на диске. В курсе 22 видео-урока: на каждом вы пишете код в ноутбуке и получаете конкретный результат. В конце у…
Начальный уровень
5-6 часов в неделю
Часть
1 программы →

Чему вы научитесь

  • Открывать и разбирать таблицы с данными в Python с помощью библиотеки Pandas
  • Строить графики и понимать, что вообще лежит в ваших данных
  • Обучать модели, которые отвечают «да или нет» или выбирают категорию из нескольких вариантов
  • Обучать модели, которые предсказывают число — например, цену или температуру
  • Считать, насколько модель ошибается, и не обманывать себя завышенным качеством
  • Собирать pipeline — цепочку шагов подготовки данных и обучения, которую можно повторить
  • Находить группы в данных с помощью кластеризации, когда заранее не знаете, сколько групп будет
  • Сохранять обученную модель в файл, чтобы потом загрузить её на сервере

О курсе

Курс рассчитан на новичков в машинном обучении. Нужен базовый Python — переменные, циклы, функции. Всё остальное показываем в видео.

Каждый урок устроен одинаково: текст до видео (что будем делать), видео, текст после (чеклист — что должно получиться), задание на Stepik. Код пишете в Jupyter Notebook на компьютере или в Google Colab в браузере.

По ходу курса вы пройдёте такой путь:

  • Уроки 1.1–1.6 — открываете данные, смотрите на них, строите графики, делите на обучающую и проверочную части
  • Уроки 1.7–1.9 — обучаете первые модели классификации, считаете метрики, разбираетесь с неравными классами
  • Уроки 1.10–1.12 — регрессия и подготовка признаков для модели
  • Уроки 1.13–1.18 — pipeline, подбор настроек модели, Random Forest, CatBoost
  • Уроки 1.19–1.22 — PCA и кластеризация
  • Урок 1.23 — итоговый экзамен

Код каждого урока опирается на предыдущий, поэтому лучше идти по порядку.

Этот курс — один из пяти в нашей программе. Проходить его можно отдельно: видео, материалы и задания — всё внутри. Другие курсы не нужны.

Всего в линейке пять курсов: ML, BackEnd, FrontEnd, Бизнес и Singularity. Их можно проходить в любом порядке.

Подробнее о программе на сайте: https://singularity.point

Для кого этот курс

Школьники и студенты, которые уже немного знают Python и хотят не просто смотреть видео про ML, а сами обучить модель.

Начальные требования

Базовый Python. Jupyter Notebook на компьютере или аккаунт Google для Colab. 

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Вы смотрите видео, повторяете код у себя в ноутбуке, сверяетесь с чеклистом, сдаёте задание на Stepik и переходите к следующему уроку. В конце сдаёте экзамен 1.23.

Программа курса

загружаем...

Отзывы прошедших курс

5
из 5
из 1 отзыва
1 отзыв
загружаем...

Входит в 1 программу

  •    
     
     

Что вы получаете

  • Навык работы с данными и обучения моделей на Python
  • 22 практических урока с видео и заданиями
  • Обученную модель в файле на диске
Price: Бесплатно

Расскажите о курсе друзьям

Price: Бесплатно