Makine öğrenimi: temel araçlar ve uygulamalar - kurs 51.590 RUB. Netoloji'den, eğitim 10 ay, Tarih 30 Kasım 2023.
Miscellanea / / December 02, 2023
Temel algoritmaları incelemek ve bunların hangi durumlarda kullanılacağını öğrenmek için örnekleri kullanın
Hazır veri kümelerindeki algoritmaları karşılaştırmayı ve kaliteyi artırmaya yönelik yöntemleri belirlemeyi öğrenin
Model oluşturma
Sklearn kütüphanesinin ne olduğunu ve nasıl kullanılacağını öğrenin. Kümeleme algoritmalarını öğrenin ve model toplulukları oluşturabilirsiniz. Modelleri değerlendirmeyi ve fazla uyumla çalışmayı öğrenin. GridSearch ve RandomizedSearch, Modele Özel CV, Out of Bag yaklaşımını nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz.
• Sklearn kütüphanesi
• Sınıflandırma algoritmaları: doğrusal yöntemler, lojistik regresyon ve SVM
• Sınıflandırma algoritmaları: karar ağaçları
• Regresyon algoritmaları: doğrusal ve polinom
• Kümeleme algoritmaları
• Topluluk
• Model doğruluğu değerlendirmesi, yeniden eğitim, düzenleme
• Modelin kalitesinin iyileştirilmesi
• Proje organizasyonu, araştırma raporlarının hazırlanması
• Laboratuvar işi
• Ara projenin teslimi
Müşteriyle çalışmak
Veri bilimi projelerinin gelişimini planlamayı ve müşterilere araştırma sonuçlarını yetkin bir şekilde anlatmayı öğreneceksiniz.
• Proje organizasyonu
• Araştırma raporlarının hazırlanması
Tavsiye sistemleri
Bu ve sonraki bloklarda edindiğiniz bilgileri makine öğreniminin farklı alanlarına uygulayacaksınız. Bu blok sırasında kişiselleştirilmiş ve kişiselleştirilmemiş öneri sistemlerinin nasıl oluşturulacağını ve bunların nasıl birleştirileceğini öğrenin.
• Tavsiye sistemlerinin tanıtımı ve sınıflandırılması
• İçeriğe dayalı öneriler
• İşbirlikçi Filtreleme
• Kişiselleştirilmemiş öneri sistemleri
• Hibrit algoritmalar
Bilgisayar görüşü
Temel bilgisayarlı görme tekniklerinde uzmanlaşacaksınız: özellik çıkarma, görüntü arama, bölümleme, nesne algılama ve ayrıca sinir ağlarının nasıl oluşturulacağını öğreneceksiniz.
• Görsellere göre arama yapın
• Görüntü segmentasyonu, nesne algılama
• Segmentasyon ve tespit görevleri için ultra hassas sinir ağlarının uygulanması
• Tekrarlayan ağların görüntü işleme problemlerinde uygulanması
• Üretken Rekabet Ağları (GAN'lar)
Doğal Dil İşleme (NLP)
Morfolojik ve sözdizimsel analiz, dağıtım semantiği ve bilgi erişimi konusunda uzmanlaşacaksınız, Bir vektör modelinde boyutluluğu azaltmayı, sınıflandırmayı, bilgiyi çıkarmayı ve üretmeyi öğrenin metinler.
• Morfolojik ve sözdizimsel analiz
• Bir vektör modelinde boyutluluğu azaltma yöntemleri. Bilgi arama
• Konu modelleme (LSA, LDA, HDP)
• Dağıtıcı anlambilim (word2vec, GloVe, AdaGram)
• Sayılabilir dil modelleri ve olasılıksal dil modelleri. LSTM. Makine çevirisi
• Metin üretimi (Doğal Dil Üretimi)
• AOT'de sınıflandırma sorunu
Zaman serisi
Bu yoğun ünitede, bir zaman serisinin kökenini ve yapısını tanımlamayı, makine öğrenimi modelleri oluştururken etkili karar vermek için gelecekteki değerleri tahmin etmeyi öğreneceksiniz. Popüler yöntemlerin ve kütüphanelerin "kaportasının altında" ne olduğunu anlayacaksınız.
• Zaman serilerini işlemeye yönelik algoritmalar
• ARIMA ve GARCH modelleri
• Markov rastgele süreçleri
Son hackathon
Eğitimi kurs arkadaşlarıyla yarışarak tamamlayalım: sınırlı bir süre için mini bir takımın parçası olarak ve büyük oyuncuların veri kümelerini temel alarak edinilen tüm bilgi ve becerileri kullanarak satışları tahmin etme veya üretimi optimize etme sorunlarını çözmeniz gerekecektir. kurs. Makine öğrenimi çözümlerinin iş dünyasında entegrasyonu ve kullanımı, kural olarak takım oyununu içerir, bu nedenle bir hackathon, gerekli sosyal becerilerin eğitimi açısından da faydalıdır.
Mezuniyet projesi
Tez projenizin bir parçası olarak mevcut mesleki sorunlarınızı çözmek için bir makine öğrenimi modeli oluşturacaksınız: bu bir sistem olabilir satış tahmini, fotoğraf veya videolarda nesne tanıma, zaman serisi analizi, büyük miktarda metnin analizi vb. D. Şu anda projeniz için fikirleriniz yoksa (veya gerekli verilere erişiminiz yoksa), ilginizi çeken bir alanda diğer şirketlerin gerçek veri setine dayalı bir örnek olay çalışması sunacağız. Tez, kurs uzmanlarının rehberliğinde bağımsız olarak tamamlanır ve programda edinilen tüm bilgi ve becerileri pekiştirmenize olanak tanır.