Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme - kurs 68.040 ruble. SkillFactory'den, 20 haftalık eğitim, Tarih: 13 Ağustos 2023.

“Makine Öğrenimi PRO” kursunun kısa programı

Modül 1
Makine Öğrenimine Giriş
Makine öğreniminin ana görevleri ve yöntemleri hakkında bilgi sahibi oluyoruz, pratik vakaları inceliyoruz ve bir makine öğrenimi projesi üzerinde çalışmak için temel algoritmayı uyguluyoruz
Konuyu pekiştirmek için 50'den fazla problem çözüyoruz

Modül 2
Veri ön işleme yöntemleri
Veri türlerini inceliyoruz, verileri temizlemeyi ve zenginleştirmeyi öğreniyoruz, ön işleme için görselleştirmeyi kullanıyoruz ve özellik mühendisliğinde ustalaşıyoruz
Konuyu pekiştirmek için 60'tan fazla problem çözüyoruz

Modül 3
Regresyon
Doğrusal ve lojistik regresyonda uzmanlaşıyoruz, uygulanabilirliğin, analitik çıkarımların ve düzenlileştirmenin sınırlarını inceliyoruz. Regresyon modellerinin eğitimi
Konuyu pekiştirmek için 40'tan fazla problem çözüyoruz

Modül 4
Kümeleme
Öğretmen olmadan öğrenmede ustalaşıyoruz, çeşitli yöntemlerini uyguluyoruz, makine öğrenimi kullanarak metinlerle çalışıyoruz
Konuyu pekiştirmek için 50'den fazla problem çözüyoruz

Modül 5
Ağaç tabanlı algoritmalar: ağaçlara giriş
Karar ağaçlarını ve özelliklerini tanıyalım, sklearn kütüphanesindeki ağaçlarda ustalaşalım ve bir regresyon problemini çözmek için ağaçları kullanalım
Konuyu pekiştirmek için 40'tan fazla problem çözüyoruz

Modül 6
Ağaç tabanlı algoritmalar: topluluklar
Ağaç topluluklarının özelliklerini inceliyoruz, güçlendirme alıştırmaları yapıyoruz, topluluğu lojistik regresyon oluşturmak için kullanıyoruz
Konuyu pekiştirmek için 40'tan fazla problem çözüyoruz
Ağaç tabanlı bir modelin eğitimi için kaggle yarışmasına katılıyoruz

Modül 7
Algoritmaların kalitesinin değerlendirilmesi
Örnek bölme, yetersiz ve fazla uyum ilkelerini inceliyoruz, çeşitli kalite ölçümlerini kullanarak modelleri değerlendiriyoruz, öğrenme sürecini görselleştirmeyi öğreniyoruz
Çeşitli ML modellerinin kalitesini değerlendirme
Konuyu pekiştirmek için 40'tan fazla problem çözüyoruz

Modül 8
Makine öğreniminde zaman serileri
ML'de zaman serisi analizi, ana doğrusal modeller ve XGBoost ile tanışalım, çapraz doğrulama ve parametre seçimi ilkelerini inceleyelim
Konuyu pekiştirmek için 50'den fazla problem çözüyoruz

Modül 9
Tavsiye sistemleri
Öneri sistemleri oluşturma yöntemlerini inceliyoruz, SVD algoritmasında uzmanlaşıyoruz, eğitilen modelin önerilerinin kalitesini değerlendiriyoruz
Konuyu pekiştirmek için 50'den fazla problem çözüyoruz

Modül 10
Son hackathon
Kaggle'da model tahminlerinin maksimum doğruluğunu elde etmek için çalışılan tüm yöntemleri uyguluyoruz

Kurs programı "Derin Öğrenme"

Modül 1
Yapay Sinir Ağlarına Giriş
Python'da el yazısıyla yazılan sayıları tanımak için bir sinir ağı oluşturuyoruz

Modül 2
Derin öğrenme çerçeveleri (TensorFlow, Keras)
FashionMNIST veri setini ve Keras çerçevesini temel alan bir görüntü tanıma modeli oluşturuyoruz

Modül 3
Evrişimsel Sinir Ağları
CIFAR-10 veri kümesindeki görüntüleri evrişimli bir sinir ağı kullanarak tanıyoruz

Modül 4
Sinir ağı optimizasyonu
Önceki modülde olduğu gibi ağların hızını ve performansını iyileştirme

Modül 5
Öğrenim aktarımı ve İnce ayar
Görüntü sınıflandırma sorununu çözmek için ImageNET sinir ağının ek eğitimi

Modül 6
Resim parçalama
COCO veri kümesindeki insanları bölümlere ayırmak için bir sinir ağı tasarlama

Modül 7
Nesne algılama
Marka logolarını içeren bir veri kümesi örneğini kullanarak bir algılama problemini çözmek için bir sinir ağını eğitiyoruz

Modül 8
NLP'ye Giriş ve Kelime Yerleştirmeleri
Doğal dille çalışmak için bir sinir ağı oluşturma

Modül 9
Tekrarlayan sinir ağları
Tekrarlayan bir sinir ağına dayalı bir sohbet robotu oluşturma

Modül 10
Takviyeli Öğrenme
DQN algoritmasına dayalı Pong oynamak için bir aracı oluşturma

Modül 11
Sıradaki ne?
Sinir ağlarının diğer uygulama alanlarını tanıyalım. Görüntü oluşturmak için bir GAN sinir ağı oluşturma