Выберите городМосква
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Москва
Алматы
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Новосибирск
Сочи
Тбилиси
Личный кабинет
Выберите городМосква
Москва
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
Москва+7 495 231-23-51
Екатеринбург
Тюмень
Санкт-Петербург
Сочи
Тбилиси
IT-MLF

Основы машинного обучения

Вендор
Длительность
16 ак. часов
Стоимость
24 500 RUB
Описание

В современной корпоративной среде продолжает ускоряться рост объема накопленных структурированных и неструктурированных данных, называемых Big Data. Обычно эти данные содержат больше значимой информации, чем можно обнаружить привычными способами. Задачи выявления и подтверждения скрытых закономерностей более результативно и эффективно решаются при помощи методов машинного обучения.

Владение методами и инструментарием машинного обучения расширяют аналитику аппарат работы с данными. Учебный курс «Основы машинного обучения» позволяет за короткое время ознакомиться с жизненным циклом задач машинного обучения, с методиками и практическими приёмами их решения.

Для прохождения курса не требуется обладать глубокими знаниями в области математики или программирования. Основной акцент сделан на практику применения. Для продвинутых участников курса разработаны дополнительные практики.

Курс построен как непрерывный практикум по решению прикладных задач, таких как прогнозирование прибыли и оттока клиентов, анализ тональности текста, выявление схожих групп клиентов на реальных данных и прочие. Особое внимание уделено подходам обработки текстовых признаков с учетом особенностей русского языка.

При выполнении практических заданий курса (на них отводится 70% времени) участники применяют обсуждаемые приёмы и наблюдают, как они изменяют показатели качества построенных моделей.

Участники курса научатся решать задачи машинного обучения с помощью самых популярных открытых библиотек машинного обучения, в том числе от Google и Yandex. 

Кому полезен курс
  • линейные менеджеры и менеджеры проектов,
  • бизнес-аналитики,
  • а также все, кто хочет овладеть подходами машинного обучения.
Ваш результат обучения
Сформировать целостное представления о дисциплине Машинное обучение: решаемых задачах, методах, рекомендациях и современных технических инструментах.

По окончании курса слушатели получат:
  • Понимание типов прикладных задач, решаемых машинным обучением;
  • Знание терминологии и жизненного цикла машинного обучения от отбора признаков до подбора модели и оценки качества;
  • Владение практическими приемами и рекомендациями по обработке признаков (в том числе русскоязычных текстов), по поиску структур, по
  • улучшению качества моделей, по борьбе с переобучением;
  • Опыт практического применения библиотек машинного обучения и средств визуализации данных: SkLearn, Yandex CatBoost, XGBoos, Google Tensorboard и др.).
Программа курса
№ темы/раздела Описание
1 Обзор задач машинного обучения
  • Введение в машинное обучение
  • Задачи, решаемые машинным обучением
  • Виды машинного обучения
  • Жизненных цикл машинного обучения
2 Используемый инструментарий
  • Язык программирования python, библиотеки обработки данных
  • iPython и jupyter notebook
  • Визуализация данных
  • Обзор популярных библиотек машинного обучения
  • Математические методы
3 Предварительная обработка данных
  • Первичный анализ и обработка данных
  • Отбор признаков
  • Понижение размерности
  • Обработка текстовых признаков
4 Машинное обучение с учителем
  • Деревья решений и метод ближайших соседей
  • Композиции моделей (случайный лес)
  • Линейные модели классификации и регрессии
  • Градиентный бустинг
  • Практика применения библиотек SkLearn, Yandex CatBoost, XGBoost
5 Улучшение качества моделей
  • Метрики качества
  • Борьба с переобучением
  • Оценка достаточности обучающей выборки
  • Множественная проверка гипотез
  • Обучение на огромных массивах данных
  • Применение машинного обучения в изменчивой среде (в нестабильном окружении)
6 Машинное обучение без учителя
  • Обзор методов кластеризации
  • Метод главных компонент
  • Поиск аномалий
  • Тематическое моделирование
  • Визуализация в многомерном пространстве с помощью инструмента TensorBoard
7 Основы нейронных сетей
  • Введение в нейронные сети
  • Метод обратного распространения ошибки
  • Практика применения нейронных сетей

! Данный курс может быть заказан согласно 44-ФЗ, 223-ФЗ (закупка, аукцион, запрос котировок, конкурсные процедуры)

Слушатели рекомендуют нас
5.0
5.0
FAQ

Онлайн обучение реализуется в Системе Дистанционного Обучения УЦ Микротест — Mirapolis и проходит в реальном времени с преподавателем. За несколько дней до начала обучения вы получаете необходимые ссылки для подключения к курсу и доступ к Личному кабинету.

Более подробно вы можете ознакомиться с информацией на странице дистанционного обучения.

Если у вас остались вопросы, то обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на все ваши вопросы.

Очное обучение проходит на территории Учебного центра Микротест по адресу: Москва, Дербеневская наб. д. 7 стр.5, 5 этаж.

За несколько дней до начала обучения участник получает приглашение, в котором указан адрес места проведения и другая полезная информация для обучения.

Если вы не получили приглашение — обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru), и мы ответим на ваши вопросы и продублируем приглашение на вашу почту.

  1. Обучение проходит в реальном времени с преподавателем, вы можете задавать свои вопросы и разбирать интересные кейсы сразу в процессе обучения.
  2. Вашу учебную группу будет сопровождать координатор, которому можно задавать организационные вопросы.
  3. Если вы по каким-то причинам пропустили онлайн-занятие, то все записи будут доступны 24/7 в вашем личном кабинете в Системе Дистанционного Обучения. Также вы можете их использовать для закрепления материала.
  4. Дополнительно для вашего удобства мы создаем чат в Telegram вашей группы, где вы сможете задавать вопросы преподавателю, координатору и обмениваться опытом с коллегами по обучению.

По итогу прохождения обучения слушатели получают либо Сертификат Учебного центра о прохождении курса, либо Удостоверение о повышении квалификации, зарегистрированное в ФРДО (Федеральный реестр сведений о документах об образовании и (или) о квалификации, документах об обучении).

Помимо этого, по факту прохождения авторизованных курсов вендоров Eltex, PostgresPro, Astra Linux, QTECH, АЭРОДИСК и др. выдается электронный сертификат вендора.

В основном корпусе в Москве по адресу Дербеневская набережная д.7 стр.5, БЦ «Оазис», парковки, к сожалению, нет. Зато есть муниципальная платная парковка на всех прилегающих улицах.

По поводу остальных филиалов и корпусов — уточняйте информацию у наших менеджеров. Мы постараемся сделать всё возможное для вашего комфортного обучения.

Да, во время занятий для слушателей всегда доступны чай, кофе, печенье и другие снеки на кофе-брейках. Помимо этого, в обеденный перерыв будет предложен полноценный горячий обед.

Наш центр работает с корпоративными и частными клиентами. Для каждой категории клиентов мы разработали различные варианты сотрудничества, позволяющие гибко подходить к ценообразованию и вариантам оплаты.

Обо всех специальных условиях читайте в разделе Спецпредложения или обратитесь к нам любым удобным для вас способом (тел. +7(495) 231-23-51 или training@training-microtest.ru)

Также подпишитесь на новости нашего учебного центра, где вы первыми узнаете про интересные предложения от нас.

Не нашли подходящиего курса?
Оставьте заявку на обучение для вашей организации
Почему выбирают обучение у нас
Техническая
экспертиза

Эксперты в обучении:

  • Сети передачи данных и связь
  • ОС Linux и платформы виртуализации
  • Центры обработки данных и СХД

Опытные преподаватели с мультивендорной экспертизой

Расширенный лабораторный полигон для практики

Подготовка ИТ-специалистов по государственным профессиональным стандартам

Образовательный девелопер

Проектирование и реализация мультивендорных образовательных решений, программ «под ключ»

Разработка и реализация технологических решений для оценки компетенций: тесты, лабораторные полигоны и стенды

Большой опыт создания технологических партнерств с ИТ-вендорами, дистрибьюторами и крупными интеграторами

Пул экспертов в управлении образовательными проектами + разработчики, методологи, педагогические дизайнеры

Подпишитесь и будьте в курсе
Информация о новинках, скидках и акциях. Уже более 36 000 подписчиков!