Зміст:
  1. Алгоритми 
  2. Поняття 
  3. Почніть із початку: курс Data Science

Машинне навчання (machine learning) — це один з найбільш популярних напрямів у сфері Data Science, що дозволяє комп'ютерам навчатися робити прогнози, знаходити закономірності та виконувати завдання без прямого програмування. Ця технологія використовується в багатьох галузях, зокрема в медицині, фінансовій сфері, маркетингу тощо. Щоб стати фахівцем, достатньо пройти курси.

Якщо ви початківець у сфері Data Science, то зрозуміти концепції та деталі різних алгоритмів машинного навчання може бути складно. Варто спочатку записатися на курс Data Science, щоб опанувати основи програмування. На курсі ви отримаєте базове розуміння математичного аналізу та інтегралів, лінійної алгебри та статистики. Не ігноруйте ці дисципліни, адже без них вам буде важко зрозуміти механіку, що лежить в основі різних алгоритмів. На курсі Data Science також вивчається Python, без якого неможливо втілити ідеї в реальні проєкти.

Цей допис ми підготували, щоб допомогти вам зрозуміти ключові поняття машинного навчання та ознайомити з алгоритмами, що використовуються для розв'язання різних задач. Його також можна розглядати як гід з вивчення Machine Learning та Data Science. Ми пояснимо, на які теми варто звернути увагу при самостійному вивченні науки про дані або на курсі. Тож почнімо!

Алгоритми 

Якщо ви маєте базові знання та навички програмування або пройшли курс Data Science, значить, ви готові вивчати інші цікаві теми. Наступний крок — ознайомитися з різними алгоритмами машинного навчання, дізнатись, як вони працюють і коли їх використовувати. Це основа для багатьох аспектів Data Science, зокрема для класифікації, кластеризації, передбачення, рекомендацій та іншого. 

На курсі Data Science ми говоримо про те, як алгоритми допомагають аналізувати та розуміти великі обсяги даних швидко та ефективно. Після закінчення курсу ви знатимете, як використання алгоритмів може зменшити витрати, покращити процес прийняття рішень, підвищити точність передбачень і зробити бізнес прибутковішим. Нижче наведено неповний перелік алгоритмів. 

  1. Дерева рішень — послідовність рішень для класифікації / регресії.
  2. Метод опорних векторів — пошук найкращої гіперплощини.
  3. Нейронні мережі — алгоритм імітації роботи мозку.
  4. Кластеризація — групування об'єктів за ознаками.
  5. Асоціативне навчання — пошук взаємозв'язків між ознаками.
  6. Логістична регресія — модель для передбачення класу.
  7. Випадковий ліс — комбінація кількох дерев рішень.
  8. Наївний Баєсів класифікатор — статистичний класифікатор на основі теореми Баєса.

Поняття 

Крім алгоритмів, є кілька фундаментальних понять машинного навчання, які теж потрібно знати фахівцю сфери Data Science. Якщо після закінчення курсів ви плануєте знайти роботу в ІТ, то на інтерв'ю вам зустрінуться питання, що ґрунтуються на цих поняттях. 

  1. Регуляризація — метод, який додає до функції втрат певні елементи з метою уникнення перенавчання моделі.
  2. Дилема усунення-дисперсії — проблема, коли модель занадто проста або складна, що призводить до перенавчання.
  3. Матриця плутанини та відповідні метрики — інструмент, що використовується для оцінки точності класифікаційних моделей.
  4. Площа під кривою ROC — метрика, що використовується для оцінки якості класифікатора.
  5. Бутстреп-вибірка — метод, який полягає в тому, щоб взяти вибірку з даних багато разів з повторенням, щоб оцінити розподіл даних.
  6. Ансамблеве навчання, бегінг і бустинг — методи покращення результатів прогнозування, які базуються на поєднанні декількох моделей.
  7. Нормалізація та стандартизація — методи обробки даних, що дозволяють привести дані до певної шкали та діапазону для поліпшення навчання моделі.

Почніть із початку: курс Data Science

Якщо ви щойно познайомилися з машинним навчанням і відчуваєте, що алгоритми й поняття здаються вам занадто складними та заплутаними, не варто опускати руки. Почніть спочатку і візьміться за основи цієї науки. Курс Data Science створений саме для новачків — старшокласників і дорослих, які тільки починають свій шлях у Data Science. Інформація курсу структурована та подається дозовано, щоб уникнути перенавантаження. Ментори курсу завжди готові допомогти й відповісти на ваші питання. Після закінчення навчання ви отримаєте сертифікат, який підтвердить, що ваші знання та навички відповідають базовим вимогам до фахівців у галузі Data Science.

Опанувати Data Science і машинне навчання можна й потрібно, якщо вас цікавлять нові технології та розвиток майбутнього. Зареєструйтеся на курс та відкрийте для себе новий світ можливостей!
 

Технології Data Science
Технології Data Science
для учнів 10, 11 класів та дорослих

Курс спрямований на опанування базових методів та інструментів технологій Data Science для розробки прикладних програмних скриптів мовою Python із використанням бібліотек: Pandas, NumPy, Matplotlib, scikit-learn, TensorFlow.

45 хв (3 заняття на тиждень із кожної дисципліни)
6 місяців, 68 занять на дисципліну
Дата публікації:
23.02.2024
Кількість переглядів:
347
Попередня стаття Наступна стаття

Наскільки була корисна ця стаття?
Не корисно
1
2
3
4
5
Дуже корисно
Не корисно
Дуже корисно
Telegram Bot Optima Telegram Bot