Теория | Машинное обучение

Теория

Вводный курс ML

Это обзорный курс. Начните с него. От вас не требуется знаний математики и программирования, при этом мы пройдем большой путь от основ до построения нейросети.

После прохождения вводного курса вы будете готовы к более глубокому изучению каждого из компонентов машинного обучения.

Программирование на Питоне

Хорошее знание ключевого функционала Питона — первый шаг для дальнейшего развития в сфере ML.

Анализ и обработка данных

Следующий шаг — научиться работать с данными, которые в дальнейшем мы будем использовать для построения моделей.

Оптимизация

Теперь пора перейти к одному из краеугольных камней алгоритмов машинного обучения — понятиям производной и градиента. Кроме того, мы наконец начнем создавать собственные модели с нуля.

Линейная алгебра

Более глубокое понимание векторов и матриц позволяет взглянуть на данные с совершенно другой точки зрения.

Статистика вывода

Статистика вывода позволяет получить представление о явлении в целом на основе ограниченного набора данных.

ML для продолжающих

Пора сделать еще один шаг в изучении алгоритмов машинного обучения.