Машинное обучение – Центр непрерывного образования – Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»

Бесплатные курсы по машинному обучению, data science, нейронным сетям и анализу данных. Лучшие MOOC от Coursera и Stepic на русском языке.

Особенности профессии

Машинное обучение является одним из подразделов искусственного интеллекта. Его основной смысл – научить компьютер не просто работать по заданному алгоритму, а обучить его самостоятельному решению задач различного типа. Возможно это за счет анализа цифровых данных.

Машинное обучение разделяется на три уровня доступности в соответствии с тем, для кого оно предназначено:

  1. компаний-гигантов (Google, Яндекс, IBM, Twitter);
  2. студентов с определенных багажом знаний;
  3. людей, не имеющих никакого отношения к программированию, искусственному интеллекту.

Сегодня же оно находится на стыке первого и второго уровней. При этом производится машинное обучение человеком – специалистом machine learning. Нет, он не стоит над компьютером с указкой и не пытается ему объяснить сложные формулы.

Специалист machine learning – это программист, который создает программы искусственного интеллекта и управляет ими. Именно он делает так, чтобы компьютер самостоятельно считывал данные электронного письма и при необходимости отправлял его в папку «спам» (один из самых простых примеров).

Но в отличие от других представителей IT, специалист machine learning не только разрабатывает и внедряет в работу определенные алгоритмы. Он еще запускает процесс самостоятельного обучения искусственного интеллекта. Благодаря такой работе, сегодня мы используем автоматическое распознавание лица гаджетами, автоматическую парковку автомобиля и не только.

Введение в машинное обучение

Авторы: ВШЭ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

На курсе Константина Воронцова Введение в машинное обучение рассматриваются популярные задачи, решаемые с помощью машинного обучения — классификация, регрессия, кластеризация. Слушателю нужно знать об основных понятиях математики: функциях, производных, векторах, матрицах, желательно иметь базовые навыки программирования и быть знакомым с python.

Продолжительность: 35 часов

1. Machine Learning at Coursera

Это было первое, что я брал. В то время Coursera ещё не существовало и курс преподавался через Стэнфорд. Он до сих пор является моим любимым, и я хочу порекомендовать курс от Эндрю Энджи (Andrew Ng) в первую очередь.

Плюсы:

  • Сложно уместить больше полезной информации во вступительный курс
  • Прекрасно совмещённые теория, практика и немного углублённых знаний

Минусы:

  • Практические задания в Octave? Мне кажется, было бы гораздо лучше, если бы они использовали Python.

Чему научитесь

        Узнаете, как работают классические алгоритмы машинного обучения

        Изучите основные виды моделей

        Научитесь обрабатывать данные и проводить их первичный анализ

Научить машину самостоятельно совершенствоваться непросто. Поэтому специалистам следует обладать целым перечнем обязательных навыков и качеств.

В первую очередь, эксперт machine learning должен:

  • знать основные языки программирования (как минимум R);
  • хорошо разбираться в дискретной математике;
  • знать теорию вероятностей;
  • работать с нейронными сетями;
  • извлекать, анализировать, моделировать цифровые данные;
  • визуализировать прогнозы через специальные программы (например, с Matplotlib);
  • использовать популярные библиотеки (Sklearn);
  • уверено использовать основные инструменты Microsoft (гистограмма в excel и др.);
  • подбирать алгоритмы под разные задачи;
  • обрабатывать big data;
  • использовать квантование векторов;
  • знать английский язык для программистов;
  • формулировать задачи для специалистов data science и не только.

Основными качествами же такого специалиста должны быть: усидчивость, математическо-аналитический склад ума, развитая интуиция, сдержанность, креативность и не только. Интересна специализация будет для программистов, математиков, экономистов и т.д.

Машинное обучение и анализ данных

Авторы: МФТИ и Яндекс
Платформа: Coursera
Язык: русский

Специализация Машинное обучение и анализ данных включает 6 курсов. Осваиваются основные инструменты, необходимые в работе с большим массивом данных: современные методы классификации и регрессии, поиск структуры в данных, проведение экспериментов, построение выводов, фундаментальная математика, основы программирования на python.

Продолжительность: 8 месяцев (7 часов в неделю)

Заботимся, чтобы каждый построил карьеру мечты

Карточки вакансий

Специалисты Skillbox из Центра карьеры помогут вам получить первую стажировку и приглашение на работу мечты

Узнайте, как мы поддерживаем студентов в поиске работы

За 2021 год мы трудоустроили более 1000 студентов на работу по новой профессии

Самостоятельное обучение

Научиться машинному обучению самостоятельно трудно. Эта специализация требует глубокие познания сразу в нескольких направлениях: математика (особенно линейная алгебра), информатика, нейросети и не только. Причем трудность заключается не только в огромном объеме необходимой информации, но и в том, что ее обязательно следует отрабатывать на практике. При самостоятельном обучении (даже проходя различные вебинары бесплатно) сделать это непросто.

Полезные ссылки, материалы, сервисы

Если вы находитесь на начальном этапе изучения новой IT профессии, рекомендуем ознакомиться со следующими материалами:

Найти полезные материалы по профессиям IT направления вы можете и на нашем канале. Найти полезную информацию можно на сайте виртуального образовательного центра Coursera.

Нейронные сети

Автор: Институт биоинформатики
Платформа: Stepic
Язык: русский

Бесплатный курс Нейронные сети дает основы теории нейронных сетей и практики применения. Детальный разбор процесса создания и применения нейронных сетей. Алгоритмы, лежащие в основе нейросетей и множество практических задач.

Продолжительность: 33 часа

Траектория поступления

  • В заявке важно указать актуальные номер и e-mail. 

  • Менеджер свяжется с вами по указанным в заявке контактам, чтобы вы могли подтвердить участие в обучении.

  • Для зачисления нужны сканированные копии:

    – паспорта (3-4 страница, а также страница с адресом регистрации);
    – диплома о высшем или среднем профессиональном образовании (первые две страницы);
    – актуальной справки из вуза (если вы являетесь студентом);
    – свидетельства о смене фамилии (если в паспорте и дипломе фамилия не совпадает).

  • Менеджер отправит вам договор на ознакомление и ссылку на оплату, по которой нужно будет оплатить обучение.

  • За несколько дней до начала обучения отправим организационное письмо со всей важной информацией о курсе и ссылкой на чат в Telegram. 

Оставить заявку на обучение

Вам также могут быть интересны программы

Большая программа профессиональной переподготовки. После изучения курса «Машинное обучение» вы сможете подключаться к отдельным модулям данной программы, наращивая компетенции в различных приложениях машинного обучения.

Программа повышения квалификации.

Программа повышения квалификации.

Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox

Профессия Data Scientist: машинное обучение от SkillboxПрофессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox

Профессия Data Scientist: машинное обучение от Skillbox

Краткая информация:

  • Продолжительность: 13 месяцев;
  • Стоимость: 115 000 руб.;
  • Рассрочка: 2 875 руб./мес.;
  • Документ: диплом Skillbox;
  • Преподаватели: Валентин Пановский, Андрей Мещеряков, Михаил Овчинников и др.

Программа курса включает 79 тематический частей. Все уроки разделены на несколько модулей: статистика, основы математики, английский для IT-специалистов, обработка и визуализация данных и не только. После изучения каждой темы студент выполняет домашнее задание. Его проверкой занимаются наставники. Они же отвечают на все возникающие в процессе обучения вопросы.

После завершения обучения студенты получают сертификат, а также помощь в трудоустройстве: оформление портфолио, персональные консультации, подготовка к собеседованию. Помимо этого, на защите выпускных проектов всегда присутствуют реальные заказчики, готовые оплачивать труд начинающих специалистов. Это делает возможным распределение лучших выпускников на реальные проекты.

Ссылка:https://skillbox.ru/course/profession-machine-learning/

Алгоритмы: теория и практика. Методы

Автор: Computer Science Center
Платформа: Stepic
Язык: русский

Рассматриваются теоретические основы создания алгоритмов и особенности реализации на языках C++, Java и Python.

Продолжительность: 35 часов

Рейтинг
( 1 оценка, среднее 5 из 5 )
Загрузка ...