Хотите записаться на online-курсы?
Получать новые знания никогда не поздно, это позволит соответствовать требованиям работодателей, пробиваться в новых для себя сферах деятельности. С учетом, что времени всегда мало, выбор нередко делается в пользу online-курсов. Если хотите сделать выбор в пользу Machine learning (ML), переходите сюда: https://robotdreams.cc/course/machine-learning. Практикум продлится 3 недели, он будет посвящен прогнозированию. Для этого используются методы ML.
В такой области знаний, как «машинное обучение», очень популярен запрос «прогнозирование». Есть 3 метода, которые могут быть использованы для решения задачи:
- нейронные сети
- k-ближайшие соседи
- регрессии
Специальный практикум научит каждого учащегося использовать такие методы. На занятия вы потратите 7.5 часов, еще 15 уйдет на самостоятельную практику. Этого времени хватит на изучение всех методов. Учащиеся смогут оценить релевантность каждого, научатся внедрять их в свою работу.
Учебная программа
Первое занятие запланировано на 1-е марта, это будет вступительная лекция. На ней преподаватель с большим опытом расскажет об основах Machine Learning, о выборках (они могут быть тестовыми/обучающими). Вам предстоит узнать о полиноминальной, линейной регрессиях, о главных их принципах и о том, где они используются.
На 04.03 запланировано второе занятие (практика), темой которого станет прогнозирование с использованием регрессии. Учащиеся узнают, как использовать одну и другую ее разновидность. Вам предстоит решить задачу, сделав выбор в пользу полиноминальной регрессии.
На следующем практическом занятии, которое пройдет через неделю, для прогнозирования слушателям курса нужно будет использовать метод k-ближайших соседей. Вы узнаете о главных принципах, о сферах использования, о сильных сторонах. Также будет произведено сравнение с полиномиальной регрессией.
Учащимся предложат дата-сет, для него нужно будет решить задачу, связанную с прогнозированием. Главной задачей для вас станет оценка качества такого метода, обучение тому, как его использовать.
В рамках 4-го занятия вас ждет изучение нейронных сетей (это будет вступительная лекция). Учащимся расскажут об основных понятиях, о том, как все работает. Также вам предстоит узнать о Deep Learning. А уже 18 марта пройдет практическое занятие на эту тему. Нужно будет решить задачу, связанную с прогнозированием, используя нейронные сети.