[machineasy] Курс по машинному обучению для подростков (2022) (Артем Серебряков, Тарас Стасюк)

Курс по машинному обучению для подростков [2022]
machineasy
Артем Серебряков, Тарас Стасюк

Освойте Машинное Обучение и Data Science с нуля.

Данный курс позволит Вам:

1. Узнать основы Машинного Обучения.
2. Изучить основные алгоритмы в Machine Learning
3. Познакомиться с синтаксисом языка Python для создания моделей в Машинном Обучении.
4. Изучить статистику, необходимую для пониманию процессов в Машинном Обучении.
5. Понять линейную алгебру, которая объясняется максимально простым языком.
6. На реальном примере понять, как используется Искусственный Интеллект в бизнесе. Мы пройдём все этапы: от постановки задачи и анализа данных - до готовой модели.

Содержание

Модуль 1 - Введение

  • О курсе;
  • Введение в Машинное Обучение;
  • Способы Машинного обучения;
  • Python;
  • Процессы в Data Science;
Модуль 2 - Линейная алгебра
  • Зачем нам нужна алгебра в Машинном обучении;
  • Векторы, матрицы и операции над ними;
Модуль 3 - Python
  • Основы Python
  • Списки
  • Словари
  • Кортежи в Python
  • Функции
Модуль 4 - Статистика
  • Медиана
  • Среднее арифметическое
  • Мода
  • Стандартное отклонение
  • Коэффициент Вариации
  • Теорему Байеса
  • И другое!
Модуль 5 - Машинное Обучение
  • Модель в Машинном Обучении;
  • Линейная Регрессия;
  • Градиентный список;
  • Matplotlib;
  • Pandas;
  • NumPy;
Модуль 6 - Финальная часть. Предсказываем цены на жилье в Бостоне
  • Тут мы пройдем путь, который проходит Специалист по Машинному Обучению.
  • Начиная с постановки задачи Создать модель, которая будет предсказывать стоимость недвижимости в Бостоне по введенным признакам, мы будем собирать, исследовать, визуализировать, находить корреляции, использовать линейную регрессию, проверять на мультиколлинеарность, использовать BIC, применять RSS, трансформировать данные с помощью log, создавать калькулятор цен, а также затронем много других составных частей процесса создания модели с нуля.