Gradient descent & SGD.Sklearn Data Science: курс Руслана Сенаторова

Курс по применению алгоритма градиентного спуска в машинном обучении и анализе данных.

О чём этот курс
Онлайн-курс посвящён изучению метода градиентного спуска и его применений в различных областях анализа данных и машинного обучения. Рассматриваются примеры использования этого подхода при решении таких задач, как линейная и логистическая регрессия, нейросети, рекомендательные системы и ранжирование результатов поиска.

Особое внимание уделяется практическим аспектам реализации алгоритмов на Python с использованием библиотеки Scikit-learn.

Чему вы научитесь
— Применять метод градиентного спуска для решения задач линейной и логистической регрессии.
— Использовать различные модификации градиентного спуска (SGD, Adam, RMSprop) в глубоком обучении и нейросетях.
— Реализовывать рекомендательные системы с помощью матричной факторизации и градиентного спуска.
— Работать с алгоритмами ранжирования (RankNet, LambdaRank, XGBoost Rank).
— Осваивать инструменты библиотеки Scikit-learn для работы с данными и моделями.

Кому подойдёт
Студентам технических специальностей, изучающим анализ данных и машинное обучение: получите практические знания и опыт работы с реальными задачами.
Специалистам в области data science и аналитики: улучшите свои навыки моделирования и обработки данных.
Разработчикам программного обеспечения, интересующимся применением методов машинного обучения в своих проектах: освоите новые техники и подходы.

Как проходит обучение
Формат курса предполагает просмотр видеолекций, выполнение практических заданий и самостоятельную работу над проектами. Доступ предоставляется сразу после оплаты, материалы доступны круглосуточно. Продолжительность занятий зависит от интенсивности изучения материалов каждым учеником.

Коротко
Для чего: Освоить методы градиентного спуска и их применение в анализе данных и машинном обучении
Кому: Data scientist'ам, аналитикам, разработчикам ПО
Что нужно: Базовые знания программирования на Python и математики

Как купить
1. Нажмите «Перейти к покупке».
2. Проверьте у партнёра версию, срок лицензии и итоговую цену.
3. Оплатите заказ и получите ключ или ссылку на скачивание.
4. Активируйте покупку по инструкции продавца.

Bigru.ee показывает товар и ведёт на партнёрскую площадку: оплата, выдача, возврат и поддержка — на её стороне.