Track
Сертифікат
Майстерність у машинному навчанні
4.4+
★★★★★
★★★★★
172 відгуки
Intermediate
Опануйте повний спектр машинного навчання з Python, поєднуючи практичні навички з ґрунтовними теоретичними основами. Швидке створення моделей за допомогою scikit-learn та поглиблення розуміння ймовірності, лінійної алгебри й оптимізації. Показати більше
python
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skillsPersonalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity TeamsWhat you will learn
- Build your first machine learning models with scikit-learn
- Strengthen your foundation with probability, linear algebra, and optimization
- Implement and evaluate regression techniques for forecasting and analysis
- Apply classification methods to organize and interpret complex data
- Explore clustering to uncover hidden patterns in unlabeled datasets
- Understand the fundamentals of reinforcement learning and its applications
- Design and train neural networks to grasp the basics of deep learning
- 281 chapters
- 34 hours
- 302 tasks
Trusted by employees of leading companies
Learning track content
Module 1 / Вступ до ML з Scikit-learn
Ознайомлення з концепціями машинного навчання та робочим процесом проєкту ML.
Попередня обробка є, ймовірно, найважливішим етапом проєкту машинного навчання. У цьому розділі розглядаються кроки попередньої обробки, необхідні для майже будь-якого набору даних.
Конвеєр — це зручний спосіб об'єднати всі етапи попередньої обробки та модель. Конвеєри значно спрощують навчання та використання моделі.
Моделювання — це найцікавіший етап проєкту машинного навчання. Дізнаймося, як створювати, налаштовувати та оцінювати модель!
Module 2 / Математика для науки про дані
Ознайомлення з основами математичних функцій. Вивчення різних типів алгебраїчних і трансцендентних функцій, їх властивостей і реалізації у Python для розв'язання прикладних задач.
Опанування понять множин і рядів: від базових операцій до практичного застосування. Практичний досвід реалізації операцій над множинами та роботи з арифметичними й геометричними рядами в Python.
Сформуйте ґрунтовне розуміння границь, похідних, інтегралів і часткових похідних. Зв’яжіть теорію з практикою, реалізуючи ці поняття на Python і застосовуючи їх до оптимізації через градієнтний спуск.
Сформуйте ґрунтовні знання про вектори, матриці та перетворення. Вивчайте методи декомпозиції та аналіз власних значень, закріплюючи концепції за допомогою завдань з програмування на Python і практичних застосувань у науці про дані.
Занурення в теорію ймовірностей і статистику. Вивчення умовної ймовірності, теореми Байєса та статистичних мір. Реалізація основних концепцій у Python, моделювання розподілів і вдосконалення навичок за допомогою завдань і вікторин.
Module 3 / Попередня Обробка Даних та Створення Ознак
Опанування базових етапів очищення та підготовки сирих даних для аналізу та машинного навчання.
Перетворення сирих даних у придатні ознаки для моделей машинного навчання.
Інженерія та відбір ознак для підвищення продуктивності моделі та її інтерпретованості.
Module 4 / Лінійна регресія з Python
Почнемо з найпростішої моделі лінійної регресії. Ви ознайомитеся з основною ідеєю лінійної регресії та дізнаєтеся, як здійснювати прогнозування в Python.
Більшість реальних задач прогнозування включають більше ніж одну ознаку. Ви дізнаєтеся, як працювати з лінійною регресією з декількома ознаками.
Пряма лінія не завжди добре описує дані. Дізнаймося, як побудувати складнішу модель для прогнозування. Саме для цього підходить поліноміальна регресія.
Тепер, коли ви знаєте, як створювати різні моделі лінійної регресії, необхідно визначити спосіб вибору найкращої з них. Це можливо за допомогою метрик. У цьому розділі розглядаються найбільш поширені метрики та труднощі, з якими можна зіткнутися під час їх використання.
Module 5 / Класифікація з Python
Дізнайтеся, як алгоритм k найближчих сусідів здійснює передбачення на основі схожості. Ознайомтеся з обробкою декількох ознак, налаштуванням параметрів і застосуванням крос-валідації для підвищення точності.
Засвоєння принципів моделювання ймовірностей та класифікації результатів за допомогою логістичної регресії. Практика реалізації, інтерпретації меж рішень і застосування регуляризації для запобігання перенавчанню.
Дізнайтеся, як дерева рішень розділяють дані на змістовні групи на основі значень ознак. Дослідіть, як такі параметри, як глибина дерева та мінімальна кількість зразків у листі, впливають на продуктивність моделі та її здатність до узагальнення.
Дослідження того, як випадкові ліси поєднують кілька дерев рішень для підвищення точності та стійкості. Розуміння ролі випадковості та застосування цього ансамблевого методу до реальних даних.
Оцінювання моделей за допомогою метрик, таких як точність, прецизійність, повнота та F1-міра. Вивчення інтерпретації матриць плутанини та порівняння кількох класифікаторів для визначення найефективнішої моделі.
Module 6 / Кластерний Аналіз
Занурення в основи кластеризації та виявлення відмінностей від класифікації. Огляд основних алгоритмів, інструментів і бібліотек, що забезпечують роботу цього методу неконтрольованого навчання для виявлення прихованих закономірностей у даних.
Отримайте ґрунтовне розуміння ключових методів попередньої обробки, які забезпечують ефективне кластерування. Дізнайтеся, як обробляти пропущені значення, кодувати категоріальні ознаки, нормалізувати дані та обирати відповідні міри відстані й методи зв’язування для підвищення точності кластеризації.
Опановуйте навички, необхідні для ефективного застосування кластеризації K-Means. Дізнайтеся, як працює алгоритм, визначайте оптимальну кількість кластерів та отримуйте практичний досвід, впроваджуючи K-Means на синтетичних і реальних наборах даних.
Ознайомлення з основами ієрархічного кластерування та групування даних у змістовні кластери за допомогою дендрограм. Формування впевненості у визначенні оптимальної кількості кластерів і застосуванні методу до синтетичних і реальних наборів даних.
Дізнайтеся, як DBSCAN ефективно виявляє кластери різної форми та обробляє шум у даних. Ознайомтеся з принципами роботи цього алгоритму на основі щільності, методами призначення точок до кластерів і застосуванням до синтетичних та реальних наборів даних.
Отримайте ґрунтовне розуміння моделей змішування Гауса та того, як вони використовують ймовірність для моделювання складних форм кластерів. Ознайомтеся з принципами гаусового розподілу, дослідіть роботу GMM та закріпіть знання шляхом застосування до тестових і реальних даних.
Module 7 / Evaluation Metrics in Machine Learning
Explore the fundamental metrics used to evaluate classification models, including their definitions, formulas, Python implementations, and interpretation. Includes advanced metrics and model validation techniques relevant to classification.
Delve into the core metrics for evaluating regression models, including their mathematical foundations, Python implementations, and result interpretation. Includes advanced validation techniques relevant to regression.
Examine the key metrics for evaluating unsupervised learning models, including clustering, dimensionality reduction, and anomaly detection. Learn their mathematical foundations, Python implementations, and interpretation.
Module 8 / Bio-Inspired Algorithms
Understand the motivation, history, and core principles behind bio-inspired computation, including evolution, adaptation, and swarm intelligence.
Dive into the structure, operators, and parameter tuning of genetic algorithms.
Investigate algorithms inspired by collective behavior in nature, including ants, particles, and other swarms.
Explore the principles and algorithms inspired by the biological immune system, including negative selection and clonal selection.
Module 9 / Time Series Forecasting with ARIMA
Explore the essential building blocks of time series data, including trend, seasonality, and stationarity, and learn how to visualize and interpret these patterns.
Delve into the mathematical principles behind ARIMA models, including autoregressive and moving average processes, and learn how to interpret ARIMA parameters.
Learn how to build, fit, and evaluate ARIMA models in Python, and understand key metrics for assessing forecast accuracy.
Explore advanced ARIMA variants, automated parameter selection, and strategies for comparing and selecting the best forecasting model.
Module 10 / Вступ до навчання з підкріпленням
Дізнайтеся, як навчати агентів приймати оптимальні рішення шляхом спроб і помилок. Ознайомтеся з основами теорії підкріплювального навчання. Отримайте практичний досвід налаштування та запуску середовища Gymnasium.
Опанування компромісу між дослідженням і використанням через проблему багаторукого бандита. Реалізація оцінки цінності дій, ε-жадібного методу, методу верхньої довірчої межі та градієнтного бандита. Оцінювання ефективності алгоритмів на змодельованих завданнях максимізації винагороди.
Опанування динамічного програмування для модельно-орієнтованого навчання з підкріпленням. Вивчення використання рівнянь Беллмана для оцінки та покращення стратегій. Реалізація алгоритмів ітерації політики та ітерації значення. Ознайомлення з узагальненою ітерацією політики як теоретичною основою для безмодельних методів.
Опанування методів Монте-Карло для безмодельного навчання з підкріпленням. Оцінювання функцій цінності та виведення оптимальних стратегій на основі повних епізодів. Реалізація алгоритмів керування Монте-Карло на політиці та поза політикою. Вивчення стратегій дослідження для оптимізації безмодельного навчання.
Опанування навчання з часовою різницею для безмодельного підкріплення. Оцінювання функцій цінності за частковими епізодами з використанням оновлень TD(0). Реалізація алгоритмів SARSA на політиці та Q-Learning поза політикою. Вивчення поєднання методів Монте-Карло та навчання з часовою різницею у n-кроковому TD та TD(λ).
Module 11 / Вступ до нейронних мереж
Спочатку ми розглянемо, що таке нейронна мережа та як вона працює. Також розглянемо сфери її застосування.
Далі ми спробуємо побудувати власну нейронну мережу та оцінити її ефективність у навчанні. Також розглянемо готове рішення з бібліотеки scikit-learn.
Нарешті, ми надамо додаткову корисну інформацію щодо вибору моделі та типів нейронних мереж. Для завершення курсу буде проведено тестування набутих знань.
Requirements
- A computer with a browser - all browsers are supported.
- Your enthusiasm to enhance your tech skills.
- Everything else needed to start learning and practicing is already included in this course.
Over 200,000 5-star ratings and counting
Ruslan Kravchuk
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Ruslan Kravchuk
Головне - вчитися і не здаватися
Матеріал хороший, є багато чого вивчити, все для того, щоб стати кращим, і головне - вчитися тому, чого хочете....
Matteo Comune
Завдяки їм я багато чого вчуся…
Завдяки їм я вчуся набагато швидше, тому що вони допомагають зрозуміти все з нуля. Це найкращий сайт, який допомагає людям без досвіду в ІТ...
Yuliana Cadavid
чудовий курс для початківців
чудовий курс для початківців, вони перевіряють ваші знання в кожному уроці...
Elpunzon
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity…
Я насолоджуюся своїм досвідом з Codefinity, вивчаючи Python. Самостійний спосіб навчання чудовий, тому що я можу вписати його у свій графік...
Alexandru Alexandru
Приємно вчитися з Codefinity
Приємно вчитися з Codefinity. Це легко і є хороші приклади того, що я тут вивчив...
jacob Templet
Easy to follow along with and provides…
Легко слідувати і надає виклик у моєму повсякденному житті. Виклик змушує мене хотіти вчитися день за днем...
Elan
Codefinity - це всебічне навчання…
Codefinity - це всебічний навчальний інструмент, який допоможе вам розвивати свої навички як інженера-програміста або науковця з даних. Вправи веселі і є хорошим способом відточити свої навички...
Thibault
Вперше вчуся кодувати
Вперше вчуся кодувати і успішно роблю це з Codefinity - дякую...
Adrien Morel
Добре спроектовано для повних початківців
Добре спроектовано для повних початківців, поступовий прогрес і змушує мене почуватися впевнено....
_Gracy
це просто ідеально пояснено
це просто ідеально пояснено! досі я не відчував жодних труднощів, тому що все так добре організовано...
Data Engineer
Сертифікат про завершення
Покажіть свої нові навички. Ви це заслужили
Discover more
Learning tracks
Лише для Ultimate
7 Курсів
292 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
196 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
115 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
112 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
142 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
98 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
39 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
376 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
345 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
308 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
146 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
85 Завдань
Лише для Ultimate
7 Курсів
278 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
237 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
123 Завдань
Лише для Ultimate
4 Курсів
161 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
75 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
293 Завдань
Лише для Ultimate
5 Курсів
206 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
2 Проєктів
50 Завдань
Лише для Ultimate
3 Курсів
180 Завдань
Лише для Ultimate
6 Курсів
196 Завдань
Learning tracks
трек
Веб-Розробка з C#
Базовий
4.7
(2923)
трек
Python з Нуля до Героя
Базовий
4.6
(10484)
трек
SQL з Нуля до Героя
Базовий
4.7
(3138)
трек
С++ для Початківців
Базовий
4.3
(726)
трек
Розробка Ігор з Unity
Базовий
4.5
(143)
трек
Станьте React Розробником
Середній
4.3
(93)
трек
Основи Excel
Базовий
4.6
(497)
трек
Основи Java
Базовий
4.5
(312)
трек
Full Stack Веб Розробка
Базовий
4.6
(1068)
трек
Основи Frontend Розробки
Базовий
4.6
(1022)
трек
Аналіз та Візуалізація Даних на Python
Середній
4.6
(711)
трек
C++ Mastery
Просунутий
4.4
(25)
трек
Java Web
Просунутий
4.7
(3459)
трек
Стати Інженером QA
Базовий
4.6
(879)
трек
Video Production With Adobe
Базовий
5.0
(7)
трек
Інструменти Дизайну UI/UX
Базовий
4.6
(11)
трек
Essential Office Skills
Базовий
4.6
(380)
трек
Digital Marketing Essentials
Базовий
4.4
(9)
трек
Complete Social Media Management
Базовий
5.0
(6)
трек
Business AI Toolkit
Базовий
4.5
(59)
трек
Розробка Вебсайтів Без Коду
Базовий
4.3
(3)
трек
Одіссея глибинного навчання
Просунутий
4.3
(36)
Become a Development expert
Interactive exercises
Learning videos
AI-assistant on all courses
Workspaces for designing your own projects
Ready to get started?
ProBest intro offer | UltimateA complete experience to kickstart your career | |
|---|---|---|
| 85+ Top-Rated courses | ||
| Completion certificates | ||
| AI-Assistant in all courses | ||
| 20+ hands-on Real-world projects | ||
| Personalized study tracks | ||
| Unlimited workspaces | ||
Boost your Tech Skills!
with up to 55% off
What you'll get with our subscription:
Access to 85+ top-rated courses
AI-driven Learning
Workspaces for practicing your skillsPersonalized study tracks
Certificates of completion
Training 2 or more people?
Get your team access to Codefinity courses anytime, anywhere.
Try Codefinity Teams