Support us

Узнайте о регрессии и классификации в машинном обучении на курсе от DeepLearning.AI

Более 400 тысяч слушателей прошли курс «Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация». Он состоит из трёх модулей, которые можно изучить за 15 часов.

Рассказываем подробнее.

Оставить комментарий

Более 400 тысяч слушателей прошли курс «Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация». Он состоит из трёх модулей, которые можно изучить за 15 часов.

Рассказываем подробнее.

Примечание Adviser

В этом материале есть ссылки партнеров. Это значит, что если вы что-то покупаете с нашей помощью — вы также поддерживаете dev.by. (Вот другой способ).

При этом редакция и авторы независимы в выборе темы, концепции материала, фокуса описания, подхода к услугам или товарам. Прежде чем что-то советовать, мы много читаем и смотрим по теме, говорим с экспертами.

Редакция может выражать свое мнение и пробовать всё на себе.

Если рекомендательный материал обновляется, мы указываем, что и когда поменялось, в самом начале.

О чем этот курс

На этом курсе вы научитесь создавать модели машинного обучения на Python, используя популярные библиотеки машинного обучения NumPy и scikit-learn, а также будете создавать и обучать модели машинного обучения с учителем для задач прогнозирования и двоичной классификации, включая линейную регрессию и логистическую регрессию.

Курс входит в специализацию «Machine Learning» — это базовая онлайн-программа, созданная в сотрудничестве DeepLearning.AI и Stanford Online, где можно изучить основы машинного обучения и то, как использовать эти методы для создания реальных приложений искусственного интеллекта.

Программа курса

Курс состоит из трёх модулей:

  1. Введение в машинное обучение (3 часа)
  2. Регрессия с несколькими входными переменными (4 часа)
  3. Классификация (7 часов)

Кто ведет курс

Этот курс, а также всю специализацию «Machine Learning» преподает Эндрю Нг, доцент Стэнфордского университета, исследователь робототехники и машинного обучения, который руководил критическими исследованиями в Стэнфордском университете и новаторской работой в Google Brain, Baidu и Landing.AI.

Детали курса

Стоимость обучения: 7 дней бесплатно, дальше $39 в месяц. После прохождения курса не забудьте отменить подписку, иначе с вас продолжат снимать деньги, вернуть их будет нельзя.

Можно приобрести подписку Coursera Plus и за $49 в месяц иметь неограниченный доступ к курсам, проектам с консультациями, специализациям и профессиональным сертификациям.

Продолжительность: примерно 15 часов.

Язык: английский.

Рейтинг: на Coursera курс набрал 4.9, за него проголосовали больше 13 тысяч студентов.

Пройти курс

Читайте также
Как читать зарплатную вилку, если рынок разговаривает загадками
Как читать зарплатную вилку, если рынок разговаривает загадками
Как читать зарплатную вилку, если рынок разговаривает загадками
«Зарплата — $4–6 тысяч». На первый взгляд всё понятно: если вы подходите компании, где-то внутри этого диапазона должна лежать ваша будущая зарплата. Но между красивой вилкой в вакансии и деньгами, которые окажутся у вас на счёте, иногда лежит довольно большая дистанция.
Курс или реальный проект: что выбрать, если нужно больше доказательств навыка
Курс или реальный проект: что выбрать, если нужно больше доказательств навыка
Курс или реальный проект: что выбрать, если нужно больше доказательств навыка
Есть ловушка, в которую легко попасть после нескольких лет карьеры в IT: вроде бы проходишь курсы, собираешь сертификаты, постоянно учишься и добавляшь в резюме новые технологии, но на собеседовании показать всё равно нечего. Попробуем разобраться, что с этим делать.
Тест-драйв управленческих позиций: открытый интенсив «Менеджмент 360» от Стратоплана
Тест-драйв управленческих позиций: открытый интенсив «Менеджмент 360» от Стратоплана
Тест-драйв управленческих позиций: открытый интенсив «Менеджмент 360» от Стратоплана
Расти в менеджменте — почти всегда шаг в неизвестность. Вчера вы были сильным техническим специалистом, а сегодня от вас требуют эффективного управления людьми, процессами и стратегией. Появляются закономерные страхи: потеряю ли я экспертность, смогу ли потянуть следующую должность и делаю ли я именно свою работу?
Цифровой переезд: что проверить до смены страны, работы или ноутбука
Цифровой переезд: что проверить до смены страны, работы или ноутбука
Цифровой переезд: что проверить до смены страны, работы или ноутбука
Есть вещи, которые принято считать само собой разумеющимися: ноутбук включится, номер телефона останется с вами, почта будет доступна, а нужный файл найдется в облаке. Пока ничего не меняется, вся эта конструкция почти незаметна.

Хотите сообщить важную новость? Пишите в Telegram-бот

Главные события и полезные ссылки в нашем Telegram-канале

Обсуждение
Комментируйте без ограничений

Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.

Комментариев пока нет.