ПРО ЦЕЙ КУРС
Даний курс надає широкий погляд на галузь машинного навчання. Чим є навчання? Які типи навчань існують? Що можна вважати критеріями ефективного навчання? Які існують методи та алгоритми машинного навчання? Ті, хто оволодіють цим курсом, зможуть приступати до розв’язання реальних задач у галузі науки про дані.
Основні теми курсу:
- Проблема навчання. Навчання та тестування
- Теорія узагальнення. Ознакові описання та види функціоналу якості
- Дерева прийняття рішень
- Лінійна регресія
- Логістична регресія
- Support Vector Machines
- Кластеризація та зменшення вимірності
- Вступ до нейронних мереж
- Навчання без вчителя
- Навчання з підкріпленням
- Сучасні бібліотеки машинного навчання
Курс «Машинне навчання» виготовлено в межах "Ініціативи з розвитку аналітичних центрів в Україні", яку виконує МФ «Відродження» у партнерстві з Фондом розвитку аналітичних центрів (TTF) за фінансової підтримки посольства Швеції в Україні. Думки та позиції викладені в цьому курсі є позицією автора та необов'язково відображають позицію уряду Швеції.
Довжина курсу
4 тижні.
Початок курсу
Квітень 2017.
ВИМОГИ ДО ЗНАНЬ СТУДЕНТІВ
Вища математика та лінійна алгебра. Базові знання програмування на мові Python.
ВИКЛАДАЧ
Олесь Петрів
Останні 4 роки - інженер по розробці систем машинного навчання в компанії VideoGorillas. Займається розробкою систем computer vision для кіностудій, розпізнаванням образів у відеопотоці, систем моделювання мови за допомогою нейромереж та вирішенням прикладних задач в сфері natural language processing. Навчався в Києво-Могилянській академії ("програмна інженерія" та "фізика"). Раніше займався розробкою систем аналітики соціальних медіа в компанії SOHO.net.
Автори практичних завдань курсу
Антон Чернятевич
Студент НТУУ «КПІ» («Прикладна математика»). Протягом 2 років працює data scientist'ом. Займається побудовою моделей машинного навчання на фінансових даних та цікавиться Computer Vision. Був організатором Data Science Hackathon та KPI Vision Hack.
Олександра Шкорінова
Студентка НТУУ «КПІ» («Прикладна математика»). Займається дослідницькою діяльністю у сфері математичної статистики та фінансової математики з використанням методів машинного навчання.
Поширені питання
Курс безкоштовний?
Курс є повністю безкоштовним. Викладач може рекомендувати навчальну літературу, щоб Ви могли глибше вивчити ту чи іншу тему, але доступних в рамках курсу матеріалів буде достатньо для успішного його завершення. Все що Вам знадобиться,– доступ до мережі Інтернет на швидкості, достатній для перегляду відеолекцій.
Чи зможу я отримати сертифікат по завершенню цього курсу?
Так! Успішно складіть всі завдання курсу й отримайте сертифікат про його завершення за підписом викладача!
В який час будуть проходити заняття?
Відеолекції, завдання та форум будуть доступні в будь-який час протягом курсу.