Învățare automată: instrumente și practici fundamentale - curs 51.590 RUB. de la Netologie, training 10 luni, Data 30 noiembrie 2023.
Miscelaneu / / December 02, 2023
Folosiți exemple pentru a studia algoritmii de bază și pentru a afla în ce cazuri să îi utilizați
Învață să compari algoritmi pe seturi de date gata făcute și să identifici metode pentru îmbunătățirea calității
Construirea modelului
Aflați ce este biblioteca Sklearn și cum să o utilizați. Învață algoritmi de grupare și poți construi ansambluri de modele. Învață să evaluezi modelele și să lucrezi cu supraajustarea. Veți învăța cum să utilizați GridSearch și RandomizedSearch, CV specific modelului, abordarea Out of Bag.
• Biblioteca Sklearn
• Algoritmi de clasificare: metode liniare, regresie logistică și SVM
• Algoritmi de clasificare: arbori de decizie
• Algoritmi de regresie: liniari si polinomiali
• Algoritmi de grupare
• Ansamblu
• Evaluarea acurateței modelului, recalificare, regularizare
• Îmbunătățirea calității modelului
• Organizarea proiectului, întocmirea rapoartelor de cercetare
• Lucrări de laborator
• Livrarea proiectului intermediar
Lucrul cu clientul
Veți învăța să planificați dezvoltarea proiectelor de știință a datelor, precum și să le comunicați cu competență clienților rezultatele cercetării.
• Organizarea proiectului
• Întocmirea rapoartelor de cercetare
Sisteme de recomandare
În acest și în următoarele blocuri, veți aplica cunoștințele dobândite în diferite domenii ale învățării automate. În timpul acestui bloc, aflați cum să construiți sisteme de recomandare personalizate și nepersonalizate și cum să le combinați.
• Introducerea și clasificarea sistemelor de recomandare
• Recomandări bazate pe conținut
•Filtrare colaborativa
• Sisteme de recomandare nepersonalizate
• Algoritmi hibrizi
Viziune computerizată
Veți stăpâni tehnici de bază de viziune computerizată: extragerea de caracteristici, căutarea imaginilor, segmentarea, detectarea obiectelor și, de asemenea, veți învăța cum să construiți rețele neuronale.
• Căutați după imagini
• Segmentarea imaginii, detectarea obiectelor
• Aplicarea rețelelor neuronale ultra-precise pentru sarcini de segmentare și detecție
• Aplicarea rețelelor recurente în probleme de procesare a imaginilor
• Rețele adversare generative (GAN)
Procesarea limbajului natural (NLP)
Veți stăpâni analiza morfologică și sintactică, semantica distribuției și regăsirea informațiilor, Învățați să reduceți dimensionalitatea într-un model vectorial, să clasificați, să extrageți informații și să generați textele.
• Analiza morfologică și sintactică
• Metode de reducere a dimensionalității într-un model vectorial. Cautare de informatii
• Modelare subiect (LSA, LDA, HDP)
• Semantică distributivă (word2vec, GloVe, AdaGram)
• Modele de limbaj numărabile și modele de limbaj probabilistice. LSTM. Traducere automată
• Generare de text (Generație de limbaj natural)
• Problemă de clasificare în AOT
Serii de timp
În această unitate intensivă, vei învăța să identifici originea și structura unei serii de timp, să prezici valorile viitoare pentru luarea eficientă a deciziilor atunci când construiești modele de învățare automată. Veți înțelege ce este „sub capota” metodelor și bibliotecilor populare.
• Algoritmi pentru procesarea seriilor temporale
• Modele ARIMA și GARCH
• Procese aleatoare Markov
Hackathon final
Să completăm antrenamentul concurând cu colegii de curs: ca parte a unei mini-echipe pentru un timp limitat și pe baza seturilor de date ale jucătorilor importanți pe piață, va trebui să rezolvați probleme de prognoză a vânzărilor sau de optimizare a producției, folosind toate cunoștințele și abilitățile dobândite în curs. Integrarea și utilizarea soluțiilor de învățare automată în afaceri implică, de regulă, jocul în echipă, așa că un hackathon este util și pentru formarea abilităților soft necesare.
Proiect de absolvire
Ca parte a proiectului de teză, veți construi un model ML pentru a vă rezolva problemele profesionale actuale: acesta ar putea fi un sistem prognoza vânzărilor, recunoașterea obiectelor în fotografii sau videoclipuri, analiza serii cronologice, analiza unor cantități mari de text etc. d. Dacă în momentul de față nu aveți idei pentru proiectul dumneavoastră (sau acces la datele necesare), vă vom oferi un studiu de caz într-o zonă de interes pentru dvs. pe baza unui set de date real al altor companii. Teza este finalizată independent sub îndrumarea experților de curs și vă permite să consolidați întreaga gamă de cunoștințe și abilități dobândite în cadrul programului.