Курси з машинного навчання
Дізнайтеся, як навчати комп’ютери самонавчанню. Ці курси охоплюють основні поняття та інструменти машинного навчання — від тренування моделей до оцінки прогнозів і створення інтелектуальних застосунків.
4.5
Оцінено на основі 4 відгуків.
38 УчніВже зареєстровані
Отримані навички:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian OptimizationBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationCommittee-Based QueryingConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesDBSCAN: обробка шуму та нерегулярних формData Leakage PreventionData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Drift Detection FundamentalsEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEthical AI PrinciplesExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuzzy Matching in PythonGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingInformation-Theoretic LossesIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionK-Means: принципи та оптимізація кластерівKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMean-CenteringModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMultivariate AnalysisNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)One-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesProbabilistic Model CalibrationRIPPER AlgorithmRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsRisk Minimization TheoryRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationTemporal ValidationTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingVector and Raster Data HandlingWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn Active Learning Implementationt-test and z-test ApplicationІмпутація пропущених значеньІнтегралиІєрархічне кластерування та дендрограмиАлгоритми багаторукого бандитаАналіз головних компонент (PCA)Аналіз рядівВектори та матриціВиявлення викидівВідбір ознакГаусові змішані моделі: ймовірнісна кластеризаціяГенетичні алгоритмиГрадієнтний спускГраниці та похідніЕволюційна оптимізаціяЗменшення розмірностіЙмовірнісні розподілиКоваріація та власне розкладанняКодування ознакЛогістична регресіяЛінійна регресія з PythonЛінійні перетворенняМасштабування ознакМашинне навчання з scikit-learnМетоди динамічного програмуванняМоделі класифікації на PythonНавчання з часовою різницеюНавчання та оцінювання моделейНалаштування гіперпараметрівНейроеволюціяНормалізація даних і метрики відстаніОбробка пропущених і категоріальних данихОптимізація роїв частинокОснови GymnasiumОснови кластеризації та алгоритмиОснови навчання з підкріпленнямОчищення данихПобудова конвеєрівПопередня обробка данихПравила ймовірностіПрограмування на PythonРозклад матрицьРойовий інтелектСтатистичні міриСтворення ознакТеорема БайєсаТехніки Монте-КарлоТрансформація данихФункції та множиниШтучні імунні системи
Показати більшеПройдіть короткий тест і наблизьтеся до своїх цілей!
80,000
Студенти вже успішно завершили курси та застосовують свої навички на робочому місці
92%
Користувачі вважають наші курси корисними
Курси
Курси
Перегляд Машинне навчання курси та проекти
4 годин
32 розділів
2 годин 19 розділів
3 годин 24 розділів
4 годин 34 розділів
6 годин 37 розділів
1 година 10 розділів
1 година 9 розділів
3 годин 31 розділів
1 година 16 розділів
2 годин 12 розділів
1 година 12 розділів
1 година 14 розділів
Рівень
Тип уроку
Технології
курс
Introduction to Machine Learning with Python
4 годин 32 розділівСередній
Набуті навички: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Linear Regression with Python
2 годин 19 розділівСередній
Набуті навички: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
курс
Classification with Python
3 годин 24 розділівСередній
Набуті навички: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Cluster Analysis with Python
4 годин 34 розділівСередній
Набуті навички: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
курс
Introduction to Reinforcement Learning with Python
6 годин 37 розділівПросунутий
Набуті навички: Reinforcement Learning Foundations, Multi-Armed Bandit Algorithms, Dynamic Programming Methods, Monte Carlo Techniques, Temporal-Difference Learning, Gymnasium Basics
курс
Active Learning with Python
1 година 10 розділівСередній
Набуті навички: Active Learning Fundamentals, Label Efficiency Techniques, Sampling Strategies in ML, Uncertainty-Based Querying, Committee-Based Querying, Density-Weighted Sampling, scikit-learn Active Learning Implementation, Learning Curve Analysis
курс
Advanced Tree-Based Models with Python
1 година 9 розділівСередній
Набуті навички: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
курс
Applied Hypothesis Testing & A/B Testing
3 годин 31 розділівБазовий
Набуті навички: Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation
курс
Bio-Inspired Algorithms with Python
1 година 16 розділівБазовий
Набуті навички: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
курс
Data Cleaning Techniques in Python
2 годин 12 розділівСередній
Набуті навички: Fuzzy Matching in Python, Deduplication Algorithms, Record Linkage Techniques, Advanced Text Cleaning
курс
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 година 12 розділівБазовий
Набуті навички: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
курс
Ensemble Learning Techniques with Python
1 година 14 розділівБазовий
Набуті навички: Ensemble Learning Fundamentals, Bagging and Random Forests, Boosting Algorithms, Advanced Ensemble Integration
Обрати кар'єрний шляхКомплексні програми для освоєння кар'єрного шляху
Лише для Ultimate
7 Курсів
182 Завдань
Переваги Codefinity
Навчання з підтримкою ШІ
Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.
Робочі простори
Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності
Навчальні треки
Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій
Проекти з реального світу
Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців
Чому Codefinity виділяється
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Кар'єрні можливостіДізнайтеся про найпопулярніші професії, середні зарплати та компанії, які активно шукають спеціалістів у цій галузі.
Дата-Сайентист
Інженер з Машинного Навчання
Інженер NLP
Інженер з Глибокого Навчання
Вчений з Машинного Навчання
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Річна зарплата
(Середнє в США)
Компанії, що наймають
*Джерело: Glassdoor
З нами навчаються студенти найкращих університетів світу
Включаючи 30 з топ-30 коледжів США
Курси з машинного навчання: Ключова інформація та питання
Вступ до курсів з машинного навчання
Машинне навчання (ML) — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам навчатися на основі даних і робити прогнози без явного програмування. Курси з машинного навчання охоплюють основні принципи контрольованого та неконтрольованого навчання, навчання моделей, обробку даних і методи оцінювання. Від лінійної регресії та класифікації до більш складних методів, таких як навчання з підкріпленням, ці курси допомагають слухачам створювати моделі, що розпізнають закономірності в даних і вдосконалюються з часом. ML використовується у різних сферах, зокрема в системах рекомендацій, виявленні шахрайства та автономних системах.
Переваги наших курсів з машинного навчання
Наші курси забезпечують практичний досвід роботи з реальними наборами даних, експертний супровід і гнучке навчальне середовище. Такий комплексний підхід гарантує, що студенти не лише засвоюють теоретичні концепції, а й застосовують їх на практиці.
Кар'єрні можливості після завершення курсів з машинного навчання
Випускники можуть обіймати посади, такі як Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Analyst або Research Scientist у сферах фінансів, охорони здоров'я, автомобільної промисловості та технологій.
Варіанти курсів з машинного навчання
Ми пропонуємо різноманітні курси: від початкових, таких як "Вступ до ML з використанням scikit-learn", до більш просунутих тем, наприклад, "Класифікація на Python", "Лінійна регресія на Python". Також можна обрати структурований шлях навчання — трек "Контрольоване машинне навчання".
Інформація про сертифікат
Після завершення будь-якого з наших курсів з машинного навчання студенти отримують сертифікат про проходження, який визнається в галузі та може сприяти кар'єрному зростанню.
Що таке машинне навчання і чому воно важливе?
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє програмному забезпеченню точніше прогнозувати результати без явного програмування. Воно є ключовим для створення адаптивних алгоритмів, здатних обробляти та аналізувати дані в реальному часі.
Де використовується машинне навчання в індустрії?
Машинне навчання широко використовується у фінансах для алгоритмічної торгівлі, в охороні здоров'я для прогнозної діагностики, в автомобільній промисловості для автономного водіння, а також у сфері споживчих послуг для персоналізованого досвіду.
Які кар'єрні можливості у сфері машинного навчання?
Кар'єра в машинному навчанні включає посади Machine Learning Engineer, Data Analyst, NLP Scientist, а також ролі у новітніх технологіях, що потребують прийняття рішень на основі даних.
Як обрати відповідний курс з машинного навчання?
Враховуйте свій поточний рівень знань і кар'єрні цілі. Початківцям рекомендується почати з курсу "Вступ до ML з використанням scikit-learn", а тим, хто вже має базові знання, підійдуть спеціалізовані курси, такі як "Класифікація на Python" і "Лінійна регресія на Python".
Яка вартість навчання на курсах з машинного навчання?
Вартість навчання залежить від типу підписки та її тривалості. Для отримання точної та детальної інформації про ціни, а також про наявні знижки, відвідайте нашу сторінку оплати.
Який курс з машинного навчання найкраще підходить для початківців?
"Вступ до ML з використанням scikit-learn" ідеально підходить для початківців, які не знайомі з машинним навчанням, і надає базові знання, необхідні для подальшого розвитку у цій сфері.
Які основні навички потрібні для успіху в машинному навчанні?
Ключові навички: глибоке розуміння статистики, програмування (переважно Python), інтуїція щодо даних і здатність застосовувати математичні моделі до реальних задач.
Чим машинне навчання відрізняється від штучного інтелекту за застосуванням?
Машинне навчання — це підгалузь штучного інтелекту, зосереджена на системах, що навчаються на основі даних, тоді як ШІ охоплює ширший спектр технологій, які імітують людський інтелект. Машинне навчання є більш специфічним щодо алгоритмів, що працюють з даними.
Який вплив має машинне навчання на сферу охорони здоров'я?
Машинне навчання підвищує точність діагностики, оптимізує плани лікування та покращує результати для пацієнтів завдяки прогнозній аналітиці та ідентифікації захворювань.
Які є 4 типи машинного навчання?
Чотири основні типи: контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, напівконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.
Чи достатньо Python для машинного навчання?
Python достатньо для початку роботи в машинному навчанні завдяки великій кількості бібліотек і фреймворків, але для подальшого розвитку важливо розуміти алгоритми та математику, що лежать в основі процесів.
Чи залишається машинне навчання затребуваним?
Так, машинне навчання залишається затребуваним, оскільки компанії у різних галузях покладаються на прийняття рішень на основі даних для стратегічного планування та інновацій.
Що говорять наші користувачі
Приєднатися 1,5+ мільйона покращують навички в AI та даних на Codefinity
Готові почати?
ProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториТоп курси в Машинне навчання категорії
1. | Вступ до машинного навчання з Python |  4 годин |  32 розділів |
2. | Лінійна регресія з Python | 2 годин | 19 розділів |
3. | Класифікація з Python | 3 годин | 24 розділів |
4. | Кластерний аналіз з Python | 4 годин | 34 розділів |
5. | Вступ до навчання з підкріпленням з використанням Python | 6 годин | 37 розділів |
1. Вступ до машинного навчання з Python
Годин
Розділів2. Лінійна регресія з Python
ГодинРозділів3. Класифікація з Python
ГодинРозділів4. Кластерний аналіз з Python
ГодинРозділів5. Вступ до навчання з підкріпленням з використанням Python
ГодинРозділівСхожі теми в блозі
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Machine Learning
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
