Курс на Stepik
Обложка курса «Обучение на размеченных данных» на Stepik
15 000 ₽

Обучение на размеченных данных ★ 4.565

Открыть на
STEPIK.ORG

Второй курс программы "Машинное обучение и анализ данных" – "Обучение на размеченных данных". В этом курсе вы познакомитесь с одной из наиболее обширных областей машинного обучения – обучением на размеченных данных или "обучением с учителем". К этой области относится большое количество практических задач, который позволяют делать мир лучше.

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Обучение на размеченных данных»Учеников на курсе 856
Сертификаты, выданные на курсе «Обучение на размеченных данных»Сертификатов выдано 358
Отзывы о курсе «Обучение на размеченных данных»Отзывов получено 23
Рейтинг курса «Обучение на размеченных данных»Рейтинг курса 4.565
Уроки в курсе «Обучение на размеченных данных»Количество уроков 33
Тесты в курсе «Обучение на размеченных данных»Количество квизов 174
Задачи с кодом в курсе «Обучение на размеченных данных»Количество задач с кодом 3
Время прохождения курса «Обучение на размеченных данных»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Обучение на размеченных данных»Стоимость курса 15 000 ₽ —
Обновления курса «Обучение на размеченных данных»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Обучение на размеченных данных»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Обучение на размеченных данных»Последнее обновление — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Обучение на размеченных данных» 7 разделов Уроки в курсе «Обучение на размеченных данных» 33 урока Тесты в курсе «Обучение на размеченных данных» 174 теста Задачи в курсе «Обучение на размеченных данных» 3 задачи Время прохождения курса «Обучение на размеченных данных» 39 ч. Последнее обновление курса «Обучение на размеченных данных» обн. 2 года назад

1. Машинное обучение и линейные модели

5 уроков
Закрытый
1.1 Знакомство с курсом ↗
723
424
2м 16с
3
Закрытый
1.2 Знакомство с машинным обучением ↗
679
440
27м 52с
46
Закрытый
1.3 Знакомство с машинным обучением. Часть 2 ↗
658
604
12м 16с
24
Закрытый
1.4 Линейные модели ↗
662
588
42м 15с
41
Закрытый
1.5 Линейные модели. Часть 2 ↗
649
417
239м 24с
18

2. Борьба с переобучением и оценивание качества

4 урока
Закрытый
2.1 Проблема переобучения и борьба с ней ↗
583
406
31м 2с
32
Закрытый
2.2 Метрики качества ↗
583
509
46м 44с
30
Закрытый
2.3 Библиотека scikit-learn. Введение ↗
563
484
60м 23с
18
Закрытый
2.4 Библиотека scikit-learn. Введение. Часть 2 ↗
548
369
279м 44с
10

3. Линейные модели: классификация и практические аспекты

5 уроков
Закрытый
3.1 Линейные модели: статистический взгляд ↗
504
355
40м 22с
-22
Закрытый
3.2 Линейные модели: статистический взгляд. Часть 2 ↗
509
359
58м 10с
-29
Закрытый
3.3 Практические рекомендации по линейным моделям ↗
503
400
32м 38с
50
Закрытый
3.4 Библиотека scikit-learn. Продолжение ↗
493
404
40м 39с
38
Закрытый
3.5 Библиотека scikit-learn. Продолжение. Часть 2 ↗
481
303
198м 12с
11

4. Решающие деревья и композиции алгоритмов

6 уроков
Закрытый
4.1 Решающие деревья ↗
465
341
48м 17с
36
Закрытый
4.2 Решающие деревья. Часть 2 ↗
456
382
8м 5с
2
Закрытый
4.3 Случайные леса ↗
458
391
36м 45с
32
Закрытый
4.4 Случайные леса. Часть 2 ↗
451
340
118м 22с
10
Закрытый
4.5 Градиентный бустинг ↗
455
384
37м 27с
18
Закрытый
4.6 Градиентный бустинг. Часть 2 ↗
447
296
123м 44с
-3

5. Нейронные сети и обзор методов

8 уроков
Закрытый
5.1 Нейронные сети ↗
440
246
135м 14с
-31
Закрытый
5.2 Байесовская классификация и регрессия ↗
438
346
34м 43с
-5
Закрытый
5.3 Байесовская классификация и регрессия. Часть 2 ↗
429
290
45м 32с
3
Закрытый
5.4 Метрические алгоритмы и SVM ↗
426
335
35м 19с
18
Закрытый
5.5 Метрические алгоритмы и SVM. Часть 2 ↗
423
257
63м 37с
5
Закрытый
5.6 Теорема Байеса в машинном обучении ↗
420
298
20м 45с
2
Закрытый
5.7 Бонусный урок ↗
420
360
6м 30с
15
Закрытый
5.8 Ваше впечатление о курсе ↗
228
155
0м 23с
0

6. Дополнительные задания

2 урока
Закрытый
6.1 Задание на взаимную оценку ↗
377
75
246м 9с
1
Закрытый
6.2 Тест ↗
342
147
9м 9с
2

7. Вебинары

3 урока
Закрытый
7.1 «Линейное семейство моделей, или почему вам не нужны нейронки... ↗
350
234
77м 29с
11
Закрытый
7.2 «Все виды ансамблирования моделей (кроме бустинга)» ↗
278
204
65м 8с
7
Закрытый
7.3 Нейронные сети. Вебинары + дополнительные задания ↗
291
107
103м 2с
-2