Машинное обучение: от статистики до нейросетей

Современные науки о данных — это огромная область, которая включает себя много методов, технологий и трюков. Всё это быстро развивается, постоянно возникают новые направления и результаты. Мы создали нашу специализацию для того, чтобы познакомить вас со со всеми ключевыми разделами машинного обучения и анализа данных. Проходя курсы специализации по порядку, вы сможете постепенно шаг за шагом погружаться в мир данных, освоить самые важные концепции и получить базу, с которой сможете углубляться дальше в любом направлении — будь то рекомендательные системы, машинное зрение или обучение с подкреплением. Мы начнём с изучения Python для анализа данных: разберёмся, как с его помощью можно собирать данные из разнообразных источников, искать и устранять в них проблемы, делать первичную аналитику. В следующих курсах мы познакомимся с классическим машинным обучением (и дойдём до композиций моделей, которые являются стандартом для работы с табличными данными) и статистическими методами и их приложениями для анализа моделей, работы с временными данными и A/B-тестирования. Наконец, мы изучим ключевые разделы глубинного обучения: узнаем, как обучаются современные нейронные сети и как именно они позволяют добиваться мощных результатов при анализе изображений и текстов.

Продвинутые методы машинного обучения Сбор и анализ данных в Python Основы машинного обучения Статистические методы анализа данных Математическая статистика и А‍/‍В тестирование Основы глубинного обучения Продвинутые методы глубинного обучения