Структура была логичной, но мне хотелось бы, чтобы было больше практической практики, помимо основных примеров.
Машинное обучение с наблюдением для начинающих
Освободитесь от основ регрессии и классификации, чтобы создать свои первые модели предсказания на Python.
О курсе
Машинное обучение меняет способы решения проблем, но начать работу с ним может быть нелегко. Сосредоточившись на обучении с контролем, вы быстро научитесь учить компьютеры делать точные предсказания на основе прошлых данных. На этом курсе вы перейдете от изучения основных концепций к созданию реальных, функциональных моделей предсказания.
Что вы узнаете:
• Понять основную терминологию и основные концепции машинного обучения с наблюдением.
• Освоить основные различия между задачами регрессии и классификации.
• Построение и обучение моделей линейной регрессии для прогнозирования непрерывных числовых значений.
• Применять методы логистической регрессии для решения задач бинарной классификации.
• Практика использования стандартных методов программирования Python для обработки данных и оценки точности модели.
Вы начнете с изучения основных определений и того, как алгоритмы учатся, прежде чем писать свой собственный код. С помощью практических упражнений вы сможете внедрить модели, которые могут эффективно распознавать шаблоны и классифицировать информацию. Этот курс предназначен исключительно для начинающих, не требуя предыдущего опыта в машинном обучении или продвинутой математике. Начните свое путешествие в машинное обучение сегодня и наберитесь навыков для анализа и прогнозирования данных.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 30 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
52 мин практического материала
Отзывы (10)
Это было хорошее введение. Структура логична, и она эффективно охватывает основы. Может быть слишком вводным для продвинутых учащихся.
Он охватывает основы хорошо. Я думаю, что более разнообразные примеры могли бы улучшить опыт обучения дальше. Все же, стоит усилий.
Примеры не всегда были непосредственно применимы к тому, что преподавалось. Немного путаный tbh.
Хмм, не уверен, что это для абсолютного новичка. Некоторые части были трудны для следования без предварительных знаний.
Хмм, я не уверен, что это для абсолютного новичка. Это предполагает немного предварительных знаний, которые не были явно преподаны. Некоторые примеры были запутанными.
Хорошо, этот курс охватывает основы хорошо. Некоторые из более поздних концепций могли бы быть объяснены более тщательно. Хорошая отправная точка.
Это солидный курс. Структура логична и большинство примеров были полезны. Хотя можно было бы использовать несколько более реальных сценариев.
Это хороший курс, если у вас есть некоторые предварительные знания. Для абсолютного новичка некоторые понятия могут быть немного сложными. Структура логична, хотя.
Фантастический опыт обучения. Темп был идеальным, и примеры действительно закрепили концепции. Большой палец вверх!
Студенты также прошли
Узнайте, как создавать, интерпретировать и проверять модели линейной регрессии с использованием SPSS и Excel для решения реальных задач прогнозного анализа.
$4.99
Научитесь строить и интерпретировать статистические модели в SPSS для прогнозирования результатов и принятия решений на основе данных.
$4.99
Освойте статистические модели и модели машинного обучения на Python для анализа временных данных, прогнозирования будущих тенденций и построения прогностических конвейеров для финансов, продаж и операционной деятельности.
$4.99
Освойте базовые методы регрессионного анализа для прогнозирования непрерывных данных из реального мира, от цен на жилье до финансовых тенденций, используя наглядные примеры на Python.
$4.99
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe или криптовалютой. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 30 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство
×2
Top up once, pay half
Add $100 → get 200 credits. Every class becomes $2.50 instead of $4.99. Credits never expire.
$100
200 credits
$2.50 / class
Best value
$250
550 credits
$2.27 / class
$500
1200 credits
$2.08 / class
No subscription. Credits apply to any class and never expire.