यंत्र अधिगम। उन्नत - ओटस से निःशुल्क पाठ्यक्रम, प्रशिक्षण 5 महीने, दिनांक: 4 दिसंबर, 2023।

अनेक वस्तुओं का संग्रह / by admin / December 08, 2023

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आप उन्नत मशीन लर्निंग तकनीकों में महारत हासिल कर लेंगे जो आपको अग्रणी मध्य/वरिष्ठ पदों पर आत्मविश्वास महसूस करने और गैर-मानक कार्यों से भी निपटने की अनुमति देगा।

आप काम के लिए उपलब्ध उपकरणों की अपनी श्रृंखला का विस्तार करेंगे। इसके अलावा, बायेसियन तरीकों और सुदृढीकरण सीखने जैसे विषयों के लिए भी, जिन्हें आमतौर पर सिद्धांत के रूप में विशेष रूप से पढ़ाया जाता है, हमने अपनी प्रथाओं से वास्तविक कामकाजी मामलों का चयन किया।

एक अलग मॉड्यूल उत्पादन में काम करने के लिए समर्पित है: पर्यावरण की स्थापना, कोड का अनुकूलन, एंड-टू-एंड पाइपलाइनों का निर्माण और समाधान लागू करना।

बहुमुखी परियोजना असाइनमेंट
पाठ्यक्रम के दौरान, आप शामिल विषयों पर अपने कौशल को मजबूत करने के लिए कई व्यावहारिक कार्य पूरे करेंगे। प्रत्येक असाइनमेंट एक व्यावहारिक डेटा एनालिटिक्स प्रोजेक्ट है जो एक विशिष्ट मशीन लर्निंग एप्लिकेशन को हल करता है।

इस पाठ्यक्रम के लिए कौन है?
मशीन लर्निंग का अभ्यास करने वाले विश्लेषकों, प्रोग्रामर और डेटा वैज्ञानिकों के लिए। यह पाठ्यक्रम आपको अपनी क्षमताओं का विस्तार करने और अपने करियर पथ पर आगे बढ़ने में मदद करेगा।

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पाठ्यक्रम पूरा करने के बाद आप इसमें सक्षम होंगे:
पर्यावरण स्थापित करें और कार्यान्वयन के लिए तैयार उत्पादन कोड लिखें
ऑटोएमएल दृष्टिकोण के साथ काम करें और उनके उपयोग की सीमाओं को समझें
प्रासंगिक समस्याओं के लिए बायेसियन तरीकों और सुदृढीकरण सीखने को समझें और लागू करने में सक्षम हों
अनुशंसा प्रणाली, समय श्रृंखला और ग्राफ़ में उत्पन्न होने वाली गैर-मानक समस्याओं का समाधान करें

मैंने स्कूल की शुरुआत हाथों में सोल्डरिंग आयरन के साथ की। तब ZX स्पेक्ट्रम था। मैं इंजीनियरिंग में स्नातक करने के लिए विश्वविद्यालय गया। यांत्रिकी में बहुत सी दिलचस्प चीजें हैं, लेकिन 2008 में आईटी में रुचि हावी हो गई: कंप्यूटर नेटवर्क -> डेल्फ़ी -> पीएचपी -> पायथन। अन्य भाषाओं के साथ प्रयोग हुए हैं, लेकिन मैं इस भाषा में लिखना चाहता हूं। तंत्रिका नेटवर्क (मैक्सिम टैक्सी ऑर्डरिंग सेवा) का उपयोग करके व्यावसायिक प्रक्रियाओं को स्वचालित करने और चिकित्सा में सूचना प्रणाली विकसित करने की परियोजनाओं में भाग लिया। पायथन का उपयोग करके जीआईएस सिस्टम और इमेज प्रोसेसिंग के साथ काम किया। शिक्षण में, स्थिति यह है: "यदि कोई किसी जटिल चीज़ को सरल शब्दों में नहीं समझा सकता है, तो इसका मतलब है कि वे अभी तक इसमें बहुत अच्छे नहीं हैं।" समझता है।"शिक्षा: कुरगन विश्वविद्यालय, सूचना सुरक्षा और स्वचालित प्रणाली विभाग, पीएच.डी. 2002 में स्नातक की उपाधि प्राप्त की कुर्गन स्टेट यूनिवर्सिटी में "बहुउद्देशीय ट्रैक और पहिएदार वाहन" में डिग्री के साथ। 2005 में उन्होंने अपने शोध प्रबंध का बचाव किया। लगातार परिवर्तनशील प्रसारण। तब से, वह आधिकारिक तौर पर विश्वविद्यालय (केएसयू) में कार्यरत हैं। अध्यापक

हेज फंड मेसन कैपिटल में डेटा विश्लेषक के रूप में काम करता है। शेयर बाजार पर व्यवहार की भविष्यवाणी करने वाले विभिन्न मॉडलों के निर्माण में लगे हुए हैं। इससे पहले, मैंने मशीन पर आधारित व्यावसायिक समस्याओं को सुलझाने में 9 साल से अधिक समय बिताया था...

हेज फंड मेसन कैपिटल में डेटा विश्लेषक के रूप में काम करता है। शेयर बाजार पर व्यवहार की भविष्यवाणी करने वाले विभिन्न मॉडलों के निर्माण में लगे हुए हैं। इससे पहले, उन्होंने अल्फ़ा बैंक जैसी कंपनियों में मशीन लर्निंग के आधार पर व्यावसायिक समस्याओं को हल करने में 9 साल से अधिक समय बिताया। SberMegaMarket, HomeCredit, LPSU MIPT, कंप्यूटर विज़न, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और समय के मॉडल का निर्माण पंक्तियाँ वह एमआईपीटी में अतिथि व्याख्याता हैं, जहां वह अपना स्वयं का पाठ्यक्रम "प्रैक्टिकल एमएल" पढ़ाते हैं। वैलेंटाइन ने एमआईपीटी में अपनी मास्टर डिग्री पूरी की। उनकी रुचियों में डेटा-संचालित समाधानों के लिए बुनियादी ढांचे को लागू करना और निर्माण करना शामिल है। अध्यापक

अनुशंसित सिस्टम में अनुभव के साथ अनुभवी डेवलपर, वैज्ञानिक और मशीन/डीप लर्निंग विशेषज्ञ। रूसी और विदेशी भाषाओं में उनके 30 से अधिक वैज्ञानिक प्रकाशन हैं, उन्होंने विश्लेषण के विषय पर अपनी पीएचडी थीसिस का बचाव किया और...

अनुशंसित सिस्टम में अनुभव के साथ अनुभवी डेवलपर, वैज्ञानिक और मशीन/डीप लर्निंग विशेषज्ञ। उनके पास रूसी और विदेशी भाषाओं में 30 से अधिक वैज्ञानिक प्रकाशन हैं, और उन्होंने समय श्रृंखला के विश्लेषण और पूर्वानुमान पर अपनी पीएचडी थीसिस का बचाव किया। नेशनल रिसर्च यूनिवर्सिटी मॉस्को पावर इंजीनियरिंग इंस्टीट्यूट में कंप्यूटर विज्ञान संकाय से स्नातक की उपाधि प्राप्त की, जहां 2008 में। 2010 में स्नातक की डिग्री, मास्टर डिग्री और 2014 में तकनीकी विज्ञान का उम्मीदवार प्राप्त किया। उनके शोध प्रबंध पर काम शुरू करने से पहले ही, मुझे डेटा विश्लेषण में रुचि हो गई और, अपनी पहली महत्वपूर्ण परियोजना को लागू करते समय, मैं एक साधारण प्रोग्रामर से विकास विभाग के प्रमुख के पास गया। लगभग 10 वर्षों तक उन्होंने विभाग के एसोसिएट प्रोफेसर रहते हुए नेशनल रिसर्च यूनिवर्सिटी मॉस्को पावर इंजीनियरिंग इंस्टीट्यूट में संबंधित विषयों को पढ़ाया। एनएलपी, रिकसिस, टाइम सीरीज़ और कंप्यूटर विज़न टीचर के क्षेत्र में प्रोजेक्ट विकसित करने वाली डेटा साइंस टीमों का नेतृत्व करता है

उन्नत मशीन लर्निंग। ऑटोएमएल
-विषय 1. वर्गीकरण/प्रतिगमन समस्या, आभासी वातावरण, निर्भरता प्रबंधन, पीआईपीआई/जेमफ्यूरी के उदाहरण का उपयोग करके परियोजना का उत्पादन कोड
-विषय 2. व्यावहारिक पाठ - कोड अनुकूलन, समानांतरीकरण, मल्टीप्रोसेसिंग, पांडा त्वरण, पांडा के लिए मोडिन
-विषय 3.उन्नत डेटा प्रीप्रोसेसिंग। श्रेणीबद्ध एन्कोडिंग
-विषय 4.फ़ीचरटूल्स - क्या आप मेरे लिए सुविधाएँ लेकर आने वाले हैं?
-विषय 5.एच2ओ और टीपीओटी - क्या आप मेरे लिए मॉडल बनाने जा रहे हैं?

उत्पादन
-विषय 6. व्यावहारिक पाठ - एंड-टू-एंड पाइपलाइनों का निर्माण और मॉडलों का क्रमांकन
-विषय 7.रेस्ट आर्किटेक्चर: फ्लास्क एपीआई
-विषय 8.डॉकर: संरचना, अनुप्रयोग, परिनियोजन
-विषय 9. कुबेरनेट्स, कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन
-विषय 10. उत्पादन में काम करने पर व्यावहारिक पाठ: डॉकर को AWS पर तैनात करना

समय श्रृंखला
-विषय 11. फीचर निष्कर्षण. फूरियर और वेवलेट परिवर्तन, स्वचालित फ़ीचर पीढ़ी - tsfresh
-विषय 12.अपर्यवेक्षित दृष्टिकोण: समय श्रृंखला क्लस्टरिंग
-विषय 13.अपर्यवेक्षित दृष्टिकोण: समय श्रृंखला विभाजन

अनुशंसा प्रणाली. रैंकिंग कार्य
-विषय 14. अनुशंसा प्रणाली 1. स्पष्ट प्रतिक्रिया
-विषय 15. अनुशंसा प्रणाली 2. अंतर्निहित प्रतिक्रिया
-विषय 16. रैंकिंग कार्य - रैंक करना सीखना
-विषय 17. अनुशंसा प्रणाली पर व्यावहारिक पाठ। आश्चर्य!
-विषय 18.प्रश्नोत्तर

रेखांकन
-विषय 19. ग्राफ़ का परिचय: बुनियादी अवधारणाएँ। नेटवर्कएक्स, स्टेलर
-विषय 20. ग्राफ़ विश्लेषण और व्याख्या। सामुदायिक जांच
-विषय 21.लिंक भविष्यवाणी और नोड वर्गीकरण
-विषय 22. व्यावहारिक पाठ: ट्विटर पर नफरत करने वाले

बायेसियन लर्निंग, पीईएमसी
-विषय 23. संभाव्य मॉडलिंग का परिचय, एक पश्चवर्ती अनुमान, नमूनाकरण
-थीम 24.मार्कोव चेन मोंटे-कार्लो (एमसीएमसी), मेट्रोपोलिस-हेस्टिंग्स
-विषय 25. बायेसियन एबी परीक्षण
-विषय 26.सामान्यीकृत रैखिक मॉडल (जीएलएम) - बायेसियन प्रतिगमन, गुणांकों के पश्च अनुमानों की व्युत्पत्ति
-विषय 27. जीएलएम पर व्यावहारिक पाठ
-विषय 28. बायेसियन ट्रस्ट नेटवर्क: व्यावहारिक अभ्यास
-विषय 29. लॉगिट रिग्रेशन पर व्यावहारिक पाठ

सुदृढीकरण सीखना
-विषय 30. सुदृढीकरण सीखने का परिचय
-विषय 31. एबी परीक्षण के अनुकूलन के लिए बहु-सशस्त्र डाकू, सिद्धांत से - सीधे युद्ध में
-विषय 32. व्यावहारिक पाठ: ईकॉमर्स में बहु-सशस्त्र डाकू: खोज अनुकूलन
-विषय 33.मार्कोव निर्णय प्रक्रिया, मूल्य फ़ंक्शन, बेलमैन समीकरण
-विषय 34.मूल्य पुनरावृत्ति, नीति पुनरावृत्ति
-विषय 35. व्यावहारिक पाठ: मेडिकल केस मार्कोव चेन मोंटे कार्लो
-विषय 36.टेम्पोरल डिफरेंस (टीडी) और क्यू-लर्निंग
-विषय 37.एसएआरएसए और व्यावहारिक पाठ: वित्तीय मामला टीडी और क्यू-लर्निंग
-विषय 38.प्रश्नोत्तर

परियोजना कार्य
-विषय 39. परियोजना पर परामर्श, विषय का चुनाव
-विषय 40.बोनस: डेटा विज्ञान नौकरियां ढूँढना
-विषय 41.डिजाइन कार्य का संरक्षण

व्यवहार में मशीन लर्निंग

मशीन लर्निंग पर एक परिचयात्मक व्यावहारिक पाठ्यक्रम। किसी समाधान के निर्माण के पूर्ण चक्र पर विचार किया जाता है: प्रारंभिक डेटा (".xlsx फ़ाइल") के चयन से लेकर एक मॉडल बनाना और अंतिम ग्राहक को डेटा की विशेषताओं और प्राप्त की विशिष्टताओं को समझाना परिणाम। सैद्धांतिक अनुभाग - वर्गीकरण, प्रतिगमन, भविष्यवाणियां, संयोजन - विश्लेषण किए जा रहे उदाहरणों के सही निर्माण और समझ के लिए आवश्यक सीमा तक, अवलोकन मोड में दिए गए हैं।

41 500 ₽

अधिक जानकारी पाठ्यक्रम वेबसाइट पर