Machine Learning е пресечната точка на програмирането с математическите и научните методи. То представлява науката за това как да накараме компютрите да дават решения без да бъдат специално програмирани преди това. Благодарение на него живеем в свят, излязъл сякаш от научната фантастика: уебсайт разпознава емоциите на хората, машинният превод става все по-добър, разработват се самоуправляващи се автомобили, предлагат ни реклами, базирани на собствените ни желания и потребности.
В този курс ще се запознаем с основите, благодарение на които работят всички алгоритми за машинно обучение. Ще разгледаме основните типове задачи, до които можем да сведем всеки реален проблем. За всяка задача ще се запознаем с няколко алгоритъма, които я решават, а за всеки алгоритъм ще разберем кога се използва, как се обучава и тества.
По време на курса ще решаваме редица практически задачи, използвайки езика Python – един от най-популярните езици за целите на науката и работата с данни. Обучението, само по себе си, или в комбинация с познания по математика и data science, е отправна точка за кариерно развитие: за позиции като Machine Learning Engineer, Applied Machine Learning Researcher, Data Scientist, или подобни на тях.
Machine Learning - март 2017
5.6/6 оценка
9 седмици
Напреднал
Умения, които ще придобиеш
- Основни принципи на machine learning, място в цялостната картина на data science
- Обработка на данни за machine learning
- Основни алгоритми за machine learning
- Кога, как и защо се използва даден алгоритъм
- Как се обучава, тества и валидира даден алгоритъм
- Как изглежда „цялостната картина“ – от сурови данни до уеб услуга, която предсказва дадена стойност
- Примери за machine learning в контекст
Теми
-
Полезни ресурси -
Course Introduction -
Introduction to Machine Learning -
Linear and Logistic Regression -
Model Training and Improvement -
Tree and Ensemble Methods. Support Vector Machines -
Unsupervised Learning -
Introduction to Neural Networks -
Machine Learning in Context, Part 1 -
Machine Learning in Context, Part 2 -
Защита на индивидуален проект
Йордан Даракчиев
Преподавател
5.6/6 оценка на курса
Кристина Николова
Лекторът много добре представя информацията и отговаря изчерпателно на всички въпроси. Отлична оценка. Впечатляващо е колко търпение и внимание отделя, за да сме сигурни, че разбираме всичко.
Асен Димитров
Отлични лектори. Страхотни troubleshooting skills показаха. Отговаряха изчерпателно на всички въпроси. Хареса ми много как даваха много примери от практиката, докато преподаваха материала. Хареса ми също, че всички занятия ги изкарвахме до самия край, като запълвахме свободното време, ако имаше такова, с много полезни съвети и възможност да задаваме допълнителни въпроси.
Димитрина Ангелова
Курсът беше перфектно организиран, с ясни обяснения и много полезни примери. Благодарности на преподавателя!
Димитър Георгиев
Страхотни сте! Благодаря Ви, че съществува опцията за менторски екип, защото така всеки курсист има възможност да зададе въпрос и да получи съдействие веднага!
Виктория Петрова
Екипа за клиентско обслужване е страхотен, винаги съм получавала необходимите отговори - бързо, ясно и със страхотно отношение. Само след разговор с клиентското обслужване на СофтУни, не ми се е приисквало да се разрева или да счупя нещо от яд.
Камен Стоянов
Лекторите в СофтУни правят обучението лесно и достъпно. Благодаря за възможността да уча с професионалисти! Препоръчах СофтУни на брат ми и той се записа, сега учи HTML.
Яна Костова
Много съм доволна от курса! Лекторите са внимателни, обясняват с примери и винаги са готови да отговорят на въпросите ми.
Ивелина Стефанова
И двамата ни лектори и заместникът им бяха невероятно добри. Родени за преподаватели. Не остана нито един неотговорен въпрос, нито едно неизяснено правило или решение.
Теодора Романова
Преподавателите са много добре подготвени и показват невероятен професионализъм. Много съм доволен от обученията!
Александър Захариев
Страхотни лекции и много полезни съвети от лекторите, личи си, че се занимават с това от известно време и имат опит! Изключително съм доволна от всички материали и от начина, по който са обяснени сложните теми.