Один из лучших курсов по Машинному Обучению для начинающих

Машинное обучение это наука о том, как заставить компьютеры действовать не используя четких детерминированных алгоритмов. За последнее десятилетие машинное обучение подарило нам беспилотные автомобили, распознавание речи, эффективные поисковые системы и позволило далеко продвинуться в понимании генома человека. Машинное обучение настолько проникло в нашу повседневную жизнь что вы даже и не подозреваете того пользуетесь им десятки раз в день. Многие исследователи уверены что машинное обучение – это лучший путь к искусственному интеллекту человеческого уровня.
На этом курсе вы узнаете про наболее эффективные алгоритмы машинного обучения,
получите опыт их практического применения, узнаете как заставить их работать на вас. Что более важно, вы научитесь не только теоретическим основам машинного обучения, но также и практическим ноу-хау, требующимся для быстрого и эффективного применения алгоритмов для решения новый задач. Также вы ознакомитесь с лучшими инновационными практиками Кремниевой Долины в области машинного обучения и искусственного интеллекта.
Курс дает широкое введение в машинное обучение, data mining и статистические методы распознавания образов и хватывает следующие темы:
(i) обучение с учителем (параметрические/непараметрические алгоритмы, метод опорных векторов, функции ядра, нейронные сети)
(ii) обучение без учителя (кластерный анализ, сокращение размерности данных, рекомендательные системы, глубокое обучение)
(iii) лучшие алгоритмы машинного обучения (компромисc смещения-дисперсии, инновационные тенденции в машинном обучении и искусственном интеллекте)
Курс также включает многочисленные примеры, что позволит вам научится применять алгоритмы машинного обучения на практике, например в проектировании роботов (восприятие, контроль), анализе текстов (онлайн поиск, анти-спам), компьютерном зрение, медицинских информационных системах, обработке аудио, интеллектуальном анализе баз данных и других областях.

Автор курса  Andrew Ng – признанный эксперт в области Машинного Обучения (ML)

Посмотреть описание курса и начать изучение

Один из лучших курсов по Машинному Обучению для начинающих: 1 комментарий

Добавить комментарий