Track

Сертифікат

Майстерність у машинному навчанні

4.7+

★★★★★

9 відгуки

Intermediate

Опануйте повний спектр машинного навчання з Python, поєднуючи практичні навички з ґрунтовними теоретичними основами. Швидке створення моделей за допомогою scikit-learn та поглиблення розуміння ймовірності, лінійної алгебри й оптимізації. Показати більше

python

Boost your Tech Skills!

with up to 55% off

What you'll get with our subscription:

Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skills
Personalized study tracks
Certificates of completion

Training 2 or more people?

Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.

Try Codefinity Teams

What you will learn

Build your first machine learning models with scikit-learn
Strengthen your foundation with probability, linear algebra, and optimization
Implement and evaluate regression techniques for forecasting and analysis
Apply classification methods to organize and interpret complex data
Explore clustering to uncover hidden patterns in unlabeled datasets
Understand the fundamentals of reinforcement learning and its applications
Design and train neural networks to grasp the basics of deep learning

250 chapters
30 hours
271 tasks

Trusted by employees of leading companies

Learning track content

Module 1 / Вступ до ML з Scikit-learn

Ознайомлення з концепціями машинного навчання та робочим процесом проєкту ML.

Попередня обробка є, ймовірно, найважливішим етапом проєкту машинного навчання. У цьому розділі розглядаються кроки попередньої обробки, необхідні для майже будь-якого набору даних.

Конвеєр — це зручний спосіб об'єднати всі етапи попередньої обробки та модель. Конвеєри значно спрощують навчання та використання моделі.

Моделювання — це найцікавіший етап проєкту машинного навчання. Дізнаймося, як створювати, налаштовувати та оцінювати модель!

Module 2 / Математика для науки про дані

Ознайомлення з основами математичних функцій. Вивчення різних типів алгебраїчних і трансцендентних функцій, їх властивостей і реалізації у Python для розв'язання прикладних задач.

Опанування понять множин і рядів: від базових операцій до практичного застосування. Практичний досвід реалізації операцій над множинами та роботи з арифметичними й геометричними рядами в Python.

Сформуйте ґрунтовне розуміння границь, похідних, інтегралів і часткових похідних. Зв’яжіть теорію з практикою, реалізуючи ці поняття на Python і застосовуючи їх до оптимізації через градієнтний спуск.

Сформуйте ґрунтовні знання про вектори, матриці та перетворення. Вивчайте методи декомпозиції та аналіз власних значень, закріплюючи концепції за допомогою завдань з програмування на Python і практичних застосувань у науці про дані.

Занурення в теорію ймовірностей і статистику. Вивчення умовної ймовірності, теореми Байєса та статистичних мір. Реалізація основних концепцій у Python, моделювання розподілів і вдосконалення навичок за допомогою завдань і вікторин.

Module 3 / Попередня Обробка Даних та Створення Ознак

Опанування базових етапів очищення та підготовки сирих даних для аналізу та машинного навчання.

Перетворення сирих даних у придатні ознаки для моделей машинного навчання.

Інженерія та відбір ознак для підвищення продуктивності моделі та її інтерпретованості.

Module 4 / Лінійна регресія з Python

Почнемо з найпростішої моделі лінійної регресії. Ви ознайомитеся з основною ідеєю лінійної регресії та дізнаєтеся, як здійснювати прогнозування в Python.

Більшість реальних задач прогнозування включають більше ніж одну ознаку. Ви дізнаєтеся, як працювати з лінійною регресією з декількома ознаками.

Пряма лінія не завжди добре описує дані. Дізнаймося, як побудувати складнішу модель для прогнозування. Саме для цього підходить поліноміальна регресія.

Тепер, коли ви знаєте, як створювати різні моделі лінійної регресії, необхідно визначити спосіб вибору найкращої з них. Це можливо за допомогою метрик. У цьому розділі розглядаються найбільш поширені метрики та труднощі, з якими можна зіткнутися під час їх використання.

Module 5 / Класифікація з Python

Дізнайтеся, як алгоритм k найближчих сусідів здійснює передбачення на основі схожості. Ознайомтеся з обробкою декількох ознак, налаштуванням параметрів і застосуванням крос-валідації для підвищення точності.

Засвоєння принципів моделювання ймовірностей та класифікації результатів за допомогою логістичної регресії. Практика реалізації, інтерпретації меж рішень і застосування регуляризації для запобігання перенавчанню.

Дізнайтеся, як дерева рішень розділяють дані на змістовні групи на основі значень ознак. Дослідіть, як такі параметри, як глибина дерева та мінімальна кількість зразків у листі, впливають на продуктивність моделі та її здатність до узагальнення.

Дослідження того, як випадкові ліси поєднують кілька дерев рішень для підвищення точності та стійкості. Розуміння ролі випадковості та застосування цього ансамблевого методу до реальних даних.

Оцінювання моделей за допомогою метрик, таких як точність, прецизійність, повнота та F1-міра. Вивчення інтерпретації матриць плутанини та порівняння кількох класифікаторів для визначення найефективнішої моделі.

Module 6 / Кластерний Аналіз

Занурення в основи кластеризації та виявлення відмінностей від класифікації. Огляд основних алгоритмів, інструментів і бібліотек, що забезпечують роботу цього методу неконтрольованого навчання для виявлення прихованих закономірностей у даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння ключових методів попередньої обробки, які забезпечують ефективне кластерування. Дізнайтеся, як обробляти пропущені значення, кодувати категоріальні ознаки, нормалізувати дані та обирати відповідні міри відстані й методи зв’язування для підвищення точності кластеризації.

Опановуйте навички, необхідні для ефективного застосування кластеризації K-Means. Дізнайтеся, як працює алгоритм, визначайте оптимальну кількість кластерів та отримуйте практичний досвід, впроваджуючи K-Means на синтетичних і реальних наборах даних.

Ознайомлення з основами ієрархічного кластерування та групування даних у змістовні кластери за допомогою дендрограм. Формування впевненості у визначенні оптимальної кількості кластерів і застосуванні методу до синтетичних і реальних наборів даних.

Дізнайтеся, як DBSCAN ефективно виявляє кластери різної форми та обробляє шум у даних. Ознайомтеся з принципами роботи цього алгоритму на основі щільності, методами призначення точок до кластерів і застосуванням до синтетичних та реальних наборів даних.

Отримайте ґрунтовне розуміння моделей змішування Гауса та того, як вони використовують ймовірність для моделювання складних форм кластерів. Ознайомтеся з принципами гаусового розподілу, дослідіть роботу GMM та закріпіть знання шляхом застосування до тестових і реальних даних.

Module 7 / Біоінспіровані алгоритми

Ознайомлення з мотивацією, історією та основними принципами біоінспірованих обчислень, включаючи еволюцію, адаптацію та ройовий інтелект.

Занурення у структуру, оператори та налаштування параметрів генетичних алгоритмів.

Дослідження алгоритмів, натхненних колективною поведінкою в природі, зокрема мурахами, частинками та іншими роями.

Ознайомлення з принципами та алгоритмами, натхненними біологічною імунною системою, включаючи негативний відбір і клональний відбір.

Module 8 / Вступ до навчання з підкріпленням

Дізнайтеся, як навчати агентів приймати оптимальні рішення шляхом спроб і помилок. Ознайомтеся з основами теорії підкріплювального навчання. Отримайте практичний досвід налаштування та запуску середовища Gymnasium.

Опанування компромісу між дослідженням і використанням через проблему багаторукого бандита. Реалізація оцінки цінності дій, ε-жадібного методу, методу верхньої довірчої межі та градієнтного бандита. Оцінювання ефективності алгоритмів на змодельованих завданнях максимізації винагороди.

Опанування динамічного програмування для модельно-орієнтованого навчання з підкріпленням. Вивчення використання рівнянь Беллмана для оцінки та покращення стратегій. Реалізація алгоритмів ітерації політики та ітерації значення. Ознайомлення з узагальненою ітерацією політики як теоретичною основою для безмодельних методів.

Опанування методів Монте-Карло для безмодельного навчання з підкріпленням. Оцінювання функцій цінності та виведення оптимальних стратегій на основі повних епізодів. Реалізація алгоритмів керування Монте-Карло на політиці та поза політикою. Вивчення стратегій дослідження для оптимізації безмодельного навчання.

Опанування навчання з часовою різницею для безмодельного підкріплення. Оцінювання функцій цінності за частковими епізодами з використанням оновлень TD(0). Реалізація алгоритмів SARSA на політиці та Q-Learning поза політикою. Вивчення поєднання методів Монте-Карло та навчання з часовою різницею у n-кроковому TD та TD(λ).

Module 9 / Вступ до нейронних мереж

Спочатку ми розглянемо, що таке нейронна мережа та як вона працює. Також розглянемо сфери її застосування.

Далі ми спробуємо побудувати власну нейронну мережу та оцінити її ефективність у навчанні. Також розглянемо готове рішення з бібліотеки scikit-learn.

Нарешті, ми надамо додаткову корисну інформацію щодо вибору моделі та типів нейронних мереж. Для завершення курсу буде проведено тестування набутих знань.

Requirements

A computer with a browser - all browsers are supported.
Your enthusiasm to enhance your tech skills.
Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.

Over 200,000 5-star ratings and counting

Ruslan Kravchuk

Головне - вчитися і не здаватися

Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....

Matteo Comune

Завдяки їм я багато чого вчуся…

Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...

Yuliana Cadavid

чудовий курс для початківців

чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...

Elpunzon

Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…

Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...

Alexandru Alexandru

Приємно вчитися з Codefinity

Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...

Elan

Codefinity - це всебічне навчання…

Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...

Thibault

Вперше вчуся кодувати

Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...

Adrien Morel

Добре спроектовано для повних початківців

Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....

_Gracy

це просто ідеально пояснено

це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...

Ruslan Kravchuk

Головне - вчитися і не здаватися

Matteo Comune

Завдяки їм я багато чого вчуся…

Yuliana Cadavid

чудовий курс для початківців

чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...

Elpunzon

Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…

Alexandru Alexandru

Приємно вчитися з Codefinity

Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...

jacob Templet

Easy to follow along with and provides…

Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...

Elan

Codefinity - це всебічне навчання…

Thibault

Вперше вчуся кодувати

Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...

Adrien Morel

Добре спроектовано для повних початківців

Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....

_Gracy

це просто ідеально пояснено

це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...

Data Engineer

Сертифікат про завершення

Покажіть свої нові навички. Ви це заслужили

Discover more
Learning tracks

	ProBest intro offer	UltimateA complete experience to kickstart your career
85+ Top-Rated courses
Completion certificates
AI-Assistant in all courses
20+ hands-on Real-world projects
Personalized study tracks
Unlimited workspaces

Майстерність у машинному навчанні

TEST TRACK 12

Full Stack Веб Розробка

Станьте React Розробником

Аналіз та Візуалізація Даних на Python

SQL з Нуля до Героя

С++ для Початківців

Python з Нуля до Героя

Python Понад Середній Рівень

Основи Java

Розробка Ігор з Unity

Become a Django Developer

Flask for Dummies

Основи Frontend Розробки

Web Developer from Zero to Hero

Preparation for Data Science

Одіссея глибинного навчання

Веб-Розробка з C#

TEST E2E TRACK BEGINNER

Test Track

Skilled Python BackEnd Developer

Test Recalculate

Основи Excel

Full-Stack .NET Developer Journey

Full-Stack .NET Developer Journey

Test track with rating

TEST TEST TRACK

Основи Аналітика Даних

C++ Mastery

Java Web

Стати Інженером QA

Video Production With Adobe

Інструменти Дизайну UI/UX

Test image upload track

Essential Office Skills

GitHub from Zero to Hero

Розробка Вебсайтів Без Коду

C Programming & Low-Level Development

testes

Test translation track

Тестовий трек CMS

Python for Data Analysis

Digital Marketing Essentials

Complete Social Media Management

Business AI Toolkit

Ready to get started?