Основы машинного обучения для начинающих
Добро пожаловать в мир машинного обучения! Этот курс предназначен для тех, кто делает первые шаги в этой захватывающей области искусственного интеллекта.
Ключевые алгоритмы и техники
1. Линейная регрессия
Линейная регрессия - это фундаментальный алгоритм для прогнозирования числовых значений. Мы рассмотрим, как она работает и где применяется.
2. Классификация с помощью логистической регрессии
Узнайте, как использовать логистическую регрессию для решения задач бинарной классификации.
3. Деревья решений и случайный лес
Исследуйте мощные алгоритмы для классификации и регрессии, основанные на древовидных структурах.
4. Кластеризация методом k-средних
Познакомьтесь с популярным алгоритмом кластеризации для группировки схожих данных.
5. Нейронные сети и глубокое обучение
Введение в искусственные нейронные сети и основы глубокого обучения.
Практические примеры
В ходе курса вы будете работать с реальными наборами данных и решать практические задачи, такие как:
- Прогнозирование цен на недвижимость
- Классификация спама в электронной почте
- Анализ настроений в отзывах клиентов
- Распознавание рукописных цифр
- Сегментация клиентов для маркетинговых кампаний
Этот курс даст вам прочную основу в машинном обучении и подготовит к более продвинутым темам в области искусственного интеллекта.