Курси з машинного навчання
Дізнайтеся, як навчати комп’ютери самонавчанню. Ці курси охоплюють основні поняття та інструменти машинного навчання — від тренування моделей до оцінки прогнозів і створення інтелектуальних застосунків.
4.5
Оцінено на основі 236 відгуків.
5,156 УчніВже зареєстровані
Отримані навички:
A/B Test DesignAI Transparency AwarenessARIMA ModelingActive Learning FundamentalsAdaptive AlgorithmsAdvanced ARIMA TechniquesAdvanced Ensemble IntegrationAdvanced Text CleaningAlgorithm Evaluation and ComparisonAnomaly detection evaluation Applied Calibration WorkflowsApproximate ReasoningArrow Data ModelAutomated Search with scikit-learnBackward Difference CodingBagging and Random ForestsBayesian NetworksBayesian OptimizationBernoulli DistributionBias–Variance TradeoffBoosting AlgorithmsCalibration Metrics (ECE, MCE, Brier Score)CatBoost ModelingCategorical Feature HandlingChi-Square AnalysisClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Cloud Compute PatternsCloud Data Science WorkflowsCloud Mental ModelsCloud Networking ConceptsCloud Storage ArchitecturesClustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Coefficient VisualizationColumnar Data RepresentationCommittee-Based QueryingConcentration of MeasureConditional IndependenceConjugate PriorsConvergence TheoryConvex AnalysisCoordinate Reference SystemsCorrelation AnalysisCross-validation techniquesCurse of DimensionalityDBSCAN: обробка шуму та нерегулярних формData Access PatternsData InteroperabilityData Leakage PreventionData Preprocessing with TransformersData StorytellingData Visualization with matplotlib and seabornDeduplication AlgorithmsDegrees of TruthDensity-Weighted SamplingDeployment Best PracticesDescriptive StatisticsDimensionality reduction evaluation Distance CollapseDrift Detection FundamentalsEffective DocumentationEmpirical Risk MinimizationEncoding Leakage PreventionEnsemble Learning FundamentalsEstimator IntrospectionEthical AI PrinciplesEvaluation Under Distribution ShiftExperiment Tracking with MLflowExperimental Data PreparationExplainable AI FundamentalsExploratory Data AnalysisExponential Family UnderstandingFairness in MLFeature Engineering for TSFeature ScalingFeature Selection MethodsForecast Evaluation MetricsForecasting StrategiesFuzzy If–Then RulesFuzzy Inference SystemsFuzzy Logical OperatorsFuzzy Matching in PythonFuzzy SetsGaussian DistributionGeneralization BoundsGeometric Implications for ML AlgorithmsGeospatial Data FundamentalsGeospatial VisualizationGradient Boosting for TSGradient DescentGraph Embedding IntuitionGraph LaplaciansGraph Representation in PythonGraph Theory for MLGraphSAGE ConceptsHelmert CodingHigh-Cardinality Feature EncodingHigh-Dimensional Geometry IntuitionHistogram BinningHybrid Rule-Based SystemsHyperparameter TuningHyperparameter Tuning FundamentalsHypothesis TestingIdentity and Access ManagementImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksInductive BiasInformation-Theoretic LossesInterpreting Generalization BoundsIsolation Forest ImplementationIsotonic RegressionJupyter Notebook ProficiencyK-Means: принципи та оптимізація кластерівKernel MethodsKnowledge Graph Embedding ModelsKnowledge Graph FundamentalsKolmogorov–Smirnov TestL1, L2, and Elastic Net RegularizationLabel Efficiency TechniquesLearning Curve AnalysisLeave-One-Out EncodingLightGBM ModelingLikelihood vs ProbabilityLinear Algebra FoundationsLink PredictionLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonMLOps FundamentalsManual Search MethodsMarkov Random FieldsMathematical Foundations of Loss FunctionsMathematical OptimizationMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMembership FunctionsMinimum-Norm SolutionsModel BlendingModel Deployment with FastAPI and DockerModel Evaluation and DiagnosticsModel Evaluation and GeneralizationModel InterpretabilityModel InterpretationModel Monitoring and CI/CDModel RegularizationModel Selection UtilitiesModel-Based Drift DetectionMomentum MethodsMonitoring Model DegradationMultinomial DistributionMultivariate AnalysisNode ClassificationNormalization (L1, L2, Max)Null Handling in ArrowOffline vs Online Evaluation ReasoningOne-Class SVM for Novelty DetectionOutlier Detection FundamentalsOverfitting and RegularizationPAC Generalization BoundsPGM Inference and LearningPattern MiningPipeline Automation with AirflowPipeline CompositionPipeline ConstructionPlatt ScalingPolynomial CodingPopulation Stability IndexPreprocessing PipelinesPrincipal Component Analysis TheoryProbabilistic Graphical ModelsProbabilistic Model CalibrationProbability Distributions IntuitionProbability in Loss FunctionsPyArrow API UsageRIPPER AlgorithmRademacher ComplexityRandom Walks on GraphsReasoning over Knowledge GraphsRecord Linkage TechniquesRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Reliability DiagramsReproducibility in ML WorkflowsReproducible Analysis HabitsRisk Minimization TheoryRobust Model AssessmentRule PruningRule Quality MetricsRule-Based ModelingRuleFit AlgorithmSampling Strategies in MLServerless and Event-Driven DesignSimilarity Scoring for GraphsSpatial Joins and OverlaysSpatial OperationsSpectral Graph TheorySpectral TheoryStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistical InterpretationStochastic OptimizationStress Testing ML ModelsTemporal ValidationTheoretical OverfittingTime Series AnalysisTime Series WindowingTree-Based ForecastingTriple Scoring FunctionsUncertainty-Based QueryingUniform ConvergenceVC DimensionVector and Raster Data HandlingWeight-of-Evidence EncodingWhitening and DecorrelationWorkflow AutomationXAI Methods and ConceptsXGBoost Modelingscikit-learn API Usagescikit-learn Active Learning Implementationt-Norms and t-Conormst-test and z-test ApplicationІмпутація пропущених значеньІнтегралиІєрархічне кластерування та дендрограмиАлгоритми багаторукого бандитаАналіз головних компонент (PCA)Аналіз рядівВектори та матриціВиявлення викидівВідбір ознакГаусові змішані моделі: ймовірнісна кластеризаціяГенетичні алгоритмиГрадієнтний спускГраниці та похідніЕволюційна оптимізаціяЗменшення розмірностіЙмовірнісні розподілиКоваріація та власне розкладанняКодування ознакЛогістична регресіяЛінійна регресія з PythonЛінійні перетворенняМасштабування ознакМашинне навчання з scikit-learnМетоди динамічного програмуванняМоделі класифікації на PythonНавчання з часовою різницеюНавчання та оцінювання моделейНалаштування гіперпараметрівНейроеволюціяНормалізація даних і метрики відстаніОбробка пропущених і категоріальних данихОптимізація роїв частинокОснови GymnasiumОснови кластеризації та алгоритмиОснови навчання з підкріпленнямОчищення данихПобудова конвеєрівПопередня обробка данихПравила ймовірностіПрограмування на PythonРозклад матрицьРойовий інтелектСтатистичні міриСтворення ознакТеорема БайєсаТехніки Монте-КарлоТрансформація данихФункції та множиниШтучні імунні системи
Показати більшеПройдіть короткий тест і наблизьтеся до своїх цілей!
80,000
Студенти вже успішно завершили курси та застосовують свої навички на робочому місці
92%
Користувачі вважають наші курси корисними
Курси
Курси
Перегляд Машинне навчання курси та проекти
4 годин
32 розділів
2 годин 19 розділів
3 годин 24 розділів
4 годин 34 розділів
5 годин 51 розділів
1 година 12 розділів
2 годин 15 розділів
2 годин 16 розділів
1 година 9 розділів
1 година 9 розділів
1 година 16 розділів
2 годин 18 розділів
Рівень
Тип уроку
Технології
курс
Introduction to Machine Learning with Python
4 годин 32 розділівСередній
15 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Machine Learning with scikit-learn, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Linear Regression with Python
2 годин 19 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Linear Regression with Python, Model Training and Evaluation
курс
Classification with Python
3 годин 24 розділівСередній
Набуті навички: Python Programming, Python Classification Models, Logistic Regression, Data Preprocessing, Model Training and Evaluation, Hyperparameter Tuning
курс
Cluster Analysis with Python
4 годин 34 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Clustering fundamentals and algorithms , Handling missing and categorical data , Data normalization and distance metrics , K-Means: principles and cluster optimization , Hierarchical clustering and dendrograms , DBSCAN: noise handling and irregular shapes , Gaussian Mixture Models: probabilistic clustering
курс
Mathematics for Data Science with Python
5 годин 51 розділівБазовий
8 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Functions & Sets, Series Analysis , Limits & Derivatives , Integrals , Gradient Descent , Vectors & Matrices , Linear Transformations , Matrix Decomposition , Probability Rules , Bayes' Theorem, Statistical Measures , Probability Distributions
курс
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 година 12 розділівБазовий
5 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
курс
Loss Functions in Machine Learning
2 годин 15 розділівСередній
1 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Mathematical Foundations of Loss Functions, Risk Minimization Theory, Regression Loss Analysis, Classification Loss Analysis, Information-Theoretic Losses, Loss Function Selection and Comparison
курс
Evaluation Metrics in Machine Learning with Python
2 годин 16 розділівСередній
3 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Classification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) , Regression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) , Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) , Dimensionality reduction evaluation , Anomaly detection evaluation , Cross-validation techniques
курс
Feature Encoding Methods in Python
1 година 9 розділівСередній
2 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Weight-of-Evidence Encoding, Leave-One-Out Encoding, Helmert Coding, Backward Difference Coding, Polynomial Coding, High-Cardinality Feature Encoding, Encoding Leakage Prevention
курс
Advanced Tree-Based Models with Python
1 година 9 розділівСередній
3 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: CatBoost Modeling, XGBoost Modeling, LightGBM Modeling, Model Regularization, Categorical Feature Handling, Model Interpretation, Model Blending, Deployment Best Practices
курс
Bio-Inspired Algorithms with Python
1 година 16 розділівБазовий
Набуті навички: Evolutionary optimization , Swarm intelligence, Genetic algorithms , Particle swarm optimization, Artificial immune systems, Neuroevolution
курс
Exploratory Data Analysis with Python
2 годин 18 розділівБазовий
6 ЗАРАЗ ВИВЧАЄ
Набуті навички: Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling
Обрати кар'єрний шляхКомплексні програми для освоєння кар'єрного шляху
Лише для Ultimate
7 Курсів
182 Завдань
Переваги Codefinity
Навчання з підтримкою ШІ
Захоплюйтеся технічними навичками! Наш ШІ-асистент надає зворотний зв'язок у реальному часі, персоналізовані підказки та пояснення помилок, надаючи вам можливість вчитися з упевненістю.
Робочі простори
Завдяки робочим просторам ви можете створювати та ділитися проектами безпосередньо на нашій платформі. Ми підготували шаблони для вашої зручності
Навчальні треки
Візьміть під контроль свій кар'єрний розвиток і почніть свій шлях до освоєння новітніх технологій
Проекти з реального світу
Проекти з реального світу підвищують ваш портфоліо, демонструючи практичні навички, щоб вразити потенційних роботодавців
Чому Codefinity виділяється
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Codefinity
Платформи навчання на основі відео
Відео контент
Матеріали для завантаження
Шановані сертифікати
Інтерактивне навчальне середовище
Виправлення помилок
AI асистент
Доступ до всього контенту з однією підпискою
Кар'єрні можливостіДізнайтеся про найпопулярніші професії, середні зарплати та компанії, які активно шукають спеціалістів у цій галузі.
Дата-Сайентист
Інженер з Машинного Навчання
Інженер NLP
Інженер з Глибокого Навчання
Вчений з Машинного Навчання
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Річна зарплата
(Середнє в США)
Компанії, що наймають
*Джерело: Glassdoor
З нами навчаються студенти найкращих університетів світу
Включаючи 30 з топ-30 коледжів США
Курси з машинного навчання: Ключова інформація та питання
Вступ до курсів з машинного навчання
Машинне навчання (ML) — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє машинам навчатися на основі даних і робити прогнози без явного програмування. Курси з машинного навчання охоплюють основні принципи контрольованого та неконтрольованого навчання, навчання моделей, обробку даних і методи оцінювання. Від лінійної регресії та класифікації до більш складних методів, таких як навчання з підкріпленням, ці курси допомагають слухачам створювати моделі, що розпізнають закономірності в даних і вдосконалюються з часом. ML використовується у різних сферах, зокрема в системах рекомендацій, виявленні шахрайства та автономних системах.
Переваги наших курсів з машинного навчання
Наші курси забезпечують практичний досвід роботи з реальними наборами даних, експертний супровід і гнучке навчальне середовище. Такий комплексний підхід гарантує, що студенти не лише засвоюють теоретичні концепції, а й застосовують їх на практиці.
Кар'єрні можливості після завершення курсів з машинного навчання
Випускники можуть обіймати посади, такі як Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Analyst або Research Scientist у сферах фінансів, охорони здоров'я, автомобільної промисловості та технологій.
Варіанти курсів з машинного навчання
Ми пропонуємо різноманітні курси: від початкових, таких як "Вступ до ML з використанням scikit-learn", до більш просунутих тем, наприклад, "Класифікація на Python", "Лінійна регресія на Python". Також можна обрати структурований шлях навчання — трек "Контрольоване машинне навчання".
Інформація про сертифікат
Після завершення будь-якого з наших курсів з машинного навчання студенти отримують сертифікат про проходження, який визнається в галузі та може сприяти кар'єрному зростанню.
Що таке машинне навчання і чому воно важливе?
Машинне навчання — це галузь штучного інтелекту, яка дозволяє програмному забезпеченню точніше прогнозувати результати без явного програмування. Воно є ключовим для створення адаптивних алгоритмів, здатних обробляти та аналізувати дані в реальному часі.
Де використовується машинне навчання в індустрії?
Машинне навчання широко використовується у фінансах для алгоритмічної торгівлі, в охороні здоров'я для прогнозної діагностики, в автомобільній промисловості для автономного водіння, а також у сфері споживчих послуг для персоналізованого досвіду.
Які кар'єрні можливості у сфері машинного навчання?
Кар'єра в машинному навчанні включає посади Machine Learning Engineer, Data Analyst, NLP Scientist, а також ролі у новітніх технологіях, що потребують прийняття рішень на основі даних.
Як обрати відповідний курс з машинного навчання?
Враховуйте свій поточний рівень знань і кар'єрні цілі. Початківцям рекомендується почати з курсу "Вступ до ML з використанням scikit-learn", а тим, хто вже має базові знання, підійдуть спеціалізовані курси, такі як "Класифікація на Python" і "Лінійна регресія на Python".
Яка вартість навчання на курсах з машинного навчання?
Вартість навчання залежить від типу підписки та її тривалості. Для отримання точної та детальної інформації про ціни, а також про наявні знижки, відвідайте нашу сторінку оплати.
Який курс з машинного навчання найкраще підходить для початківців?
"Вступ до ML з використанням scikit-learn" ідеально підходить для початківців, які не знайомі з машинним навчанням, і надає базові знання, необхідні для подальшого розвитку у цій сфері.
Які основні навички потрібні для успіху в машинному навчанні?
Ключові навички: глибоке розуміння статистики, програмування (переважно Python), інтуїція щодо даних і здатність застосовувати математичні моделі до реальних задач.
Чим машинне навчання відрізняється від штучного інтелекту за застосуванням?
Машинне навчання — це підгалузь штучного інтелекту, зосереджена на системах, що навчаються на основі даних, тоді як ШІ охоплює ширший спектр технологій, які імітують людський інтелект. Машинне навчання є більш специфічним щодо алгоритмів, що працюють з даними.
Який вплив має машинне навчання на сферу охорони здоров'я?
Машинне навчання підвищує точність діагностики, оптимізує плани лікування та покращує результати для пацієнтів завдяки прогнозній аналітиці та ідентифікації захворювань.
Які є 4 типи машинного навчання?
Чотири основні типи: контрольоване навчання, неконтрольоване навчання, напівконтрольоване навчання та навчання з підкріпленням.
Чи достатньо Python для машинного навчання?
Python достатньо для початку роботи в машинному навчанні завдяки великій кількості бібліотек і фреймворків, але для подальшого розвитку важливо розуміти алгоритми та математику, що лежать в основі процесів.
Чи залишається машинне навчання затребуваним?
Так, машинне навчання залишається затребуваним, оскільки компанії у різних галузях покладаються на прийняття рішень на основі даних для стратегічного планування та інновацій.
Що говорять наші користувачі
Приєднатися 1,5+ мільйона покращують навички в AI та даних на Codefinity
Готові почати?
ProНайкраща вступна пропозиція$12 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах
40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториUltimateВсе, що вам потрібно для підвищення кар'єри$25 /місяцьРахунок виставляється щорічно
250+ курсів з найвищим рейтингомСертифікати про завершенняШІ-асистент у всіх курсах40+ hands-on Real-world projectsПерсоналізовані навчальні трекиНеобмежені робочі просториТоп курси в Машинне навчання категорії
1. | Вступ до машинного навчання з Python |  4 годин |  32 розділів |
2. | Лінійна регресія з Python | 2 годин | 19 розділів |
3. | Класифікація з Python | 3 годин | 24 розділів |
4. | Кластерний аналіз з Python | 4 годин | 34 розділів |
5. | Математика для науки про дані | 5 годин | 51 розділів |
1. Вступ до машинного навчання з Python
Годин
Розділів2. Лінійна регресія з Python
ГодинРозділів3. Класифікація з Python
ГодинРозділів4. Кластерний аналіз з Python
ГодинРозділів5. Математика для науки про дані
ГодинРозділівСхожі теми в блозі
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Machine Learning
by Kyryl SidakData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
