Курс на Stepik
Обложка курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» на Stepik
Бесплатно

Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты 0.000

Открыть на
STEPIK.ORG

Данный курс составлен магистрами 2025 года выпуска с кафедры ИУ1 МГТУ им. Н.Э. Баумана преимущественно для таких же магистров с нашей кафедры, как и мы, которые в самом начале совершенно не понимали, что происходит и как все это работает. Другим случайно сюда попавшим людям тоже очень рады! Надеемся этот курс хоть как-то прояснит и структурирует ваши знания в этой области!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Учеников на курсе 451
Сертификаты, выданные на курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Сертификатов выдано 0
Отзывы о курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Отзывов получено 0
Рейтинг курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Рейтинг курса 0.000
Уроки в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Количество уроков 38
Тесты в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Количество квизов 156
Задачи с кодом в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Количество задач с кодом 2
Время прохождения курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Время прохождения курса
Обновления курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Обновления курса
Дата публикации курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Дата публикации курса
Последнее обновление курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты»Последнее обновление
Сложность easy

Содержание курса

Разделы в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» 8 разделов Уроки в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» 38 уроков Тесты в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» 156 тестов Задачи в курсе «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» 2 задачи Время прохождения курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» 2 ч. Последнее обновление курса «Основы машинного обучения: Python, Теория, Тесты» обн. 27 мая 2026

Введение

5 уроков
1. Введение в машинное обучение
2. Где заканчивается код и начинается обучение?
3. Основные понятия
4. Основные типы машинного обучения
5. Машинное обучение в нашей жизни

Предобработка данных

2 урока
1. Предобработка данных
2. Метод главных компонент (PCA)

Регрессия

6 уроков
1. Линейная регрессия
2. Метод наименьших квадратов
3. Нахождение коэффициентов линейной регрессии
4. Пример решения задачи на классификацию
5. Логистическая регрессия
6. Тест

Метод опорных векторов

2 урока
1. Теоретическая часть
2. Тест

Деревья решений

5 уроков
1. Основные понятия
2. Вопросы по основным понятиям
3. Построение визуального дерева решений с помощью LLM
4. Деревья решений в Python
5. Процесс построения дерева решения "под капотом"

Метрики качества моделей

5 уроков
1. Введение
2. Метрики для регрессионных моделей
3. Метрики для классификационных моделей
4. Метрики для кластеризации
5. Тест: Метрики оценки качества моделей машинного обучения

Кластеризация

3 урока
1. Кластерный анализ
2. Метод k-средних
3. Метод DBSCAN

Нейронные сети

4 урока
1. Самая простая моя первая нейронная сеть (FFN)
2. Обработка функций - KAN Kolmogorov Arnold Network
3. Графовые нейронные сети GNN
4. резервуарные вычисления или как совместить дифур и нейронку