Підбірка матеріалів для вивчення машинного навчання


Дізнайтесь більше про нові кар'єрні можливості в EchoUA. Цікаві проекти, ринкова оплата, гарний колектив. Надсилайте резюме та приєднуйтеся до нас.

Машинне навчання зараз є однією з найбільш затребуваних областей в програмуванні. Дійсно, людина здавна мріяла створити ШІ, і зараз ця мрія близька, як ніколи. Алгоритми машинного навчання можуть виконувати завдання, які раніше здавалися недоступними комп’ютерам: класифікація предметів за їх ознаками, передбачення певних подій, навіть створення творів мистецтва! Ми підготували для Вас підбірку матеріалів, за допомогою яких Ви зможете освоїтися в цій складній, але неймовірно цікавій темі.


Вступ у машинне навчання від Вашингтонського університету

Під час проходження курсу Ви навчитеся аналізувати великі й складні набори даних, створювати додатки, які зможуть будувати прогнози, ґрунтуючись на отриманих даних, а також створювати системи, які зможуть адаптуватися і вдосконалюватися. У фінальному проекті Вам доведеться застосувати набуті навички у створенні оригінального проекту, який розв’язуватиме нагальні проблеми.


Практичне застосування машинного навчання за допомогою Python від Університету Мічігану

Після проходження курсу Ви зрозумієте, чим відрізняється навчання з учителем від навчання без учителя, навчитеся визначати, які технології використати для певних наборів даних, навчитеся використовувати ці технології на практиці й писати код на Python для розв’язання поставлених задач.


Курс з машинного навчання від Стенфордського університету

Курс дає розгорнутий вступ у машинне навчання, data mining і статистичні методи розпізнавання образів та висвітлює такі теми:

  • Навчання з учителем (параметричні/непараметричні алгоритми, метод опорних векторів, функції ядра, нейронні мережі).
  • Навчання без учителя (кластерний аналіз, скорочення розмірності даних, рекомендаційні системи, глибоке навчання).
  • Кращі алгоритми машинного навчання (компроміс зміщення-дисперсії, інноваційні тенденції в машинному навчанні й штучному інтелекті).

Курс також включає численні приклади, що дозволить Вам навчитися застосовувати алгоритми машинного навчання на практиці, наприклад, у проектуванні роботів (сприйняття, контроль), аналізі текстів (онлайн пошук, антиспам), комп’ютерному зорі, медичних інформаційних системах, обробці аудіо, інтелектуальному аналізі баз даних та інших галузях.


20 відеолекцій з машинного навчання від Стенфордського університету

Якщо формат онлайн-курсів Вам не припав до душі, то Ви можете подивитися записи лекцій, які читалися на курсі “Машинне навчання” (CS 229).


Курс із застосування нейронних мереж у машинному навчанні від Торонтського університету

У цьому курсі Ви дізнаєтеся, що таке нейронні мережі і як вони застосовуються в машинному навчанні, як саме нейронні мережі використовуються при розпізнаванні мови і об’єктів, сегментації зображень, моделюванні мов і людських емоцій.

Курс містить як базові алгоритми, так і практичну частину.


7 кроків до освоєння машинного навчання за допомогою Python

Якщо Ви новачок у машинному навчанні й зовсім не знаєте, з чого почати, то ця стаття для Вас! Вона являє собою план дій, створений, щоб допомогти новачкам розібратися в машинному навчанні. На кожному кроці Вам будуть надані безкоштовні матеріали для подальшого вивчення.


10 навчальних відео про нейронні мережі

Якщо на курси у Вас  немає часу, але Вам дуже хочеться розібратися в тому, що таке нейронні мережі і як вони працюють, то рекомендуємо Вам подивитися 10 навчальних відео, присвячених нейронним мережам. З них Ви дізнаєтеся, що таке штучний нейрон, як влаштовані нейронні мережі, які нюанси в роботі з нейронними мережами слід брати до уваги і як їх навчати.


Все, що Вам треба знати про машинне навчання, дізнаєтесь за 13 хвилин

Facebook випустила шість коротких відео, покликаних допомогти розробникам, вченим і пересічним людям розібратися в найважливіших аспектах штучного інтелекту.


Нейронна мережа за 13 рядків коду

Якщо Ви закінчили розбиратися з нейронними мережами, то можете попрактикуватись і написати свою нейронну мережу на Python за 13 рядків коду.

Київ, Харків, Одеса, Дніпро, Запоріжжя, Кривий Ріг, Вінниця, Херсон, Черкаси, Житомир, Хмельницький, Чернівці, Рівне, Івано-Франківськ, Кременчук, Тернопіль, Луцьк, Ужгород, Кам'янець-Подільський, Стрий - за статистикою саме з цих міст програмісти найбільше переїжджають працювати до Львова. А Ви розглядаєте relocate?


Залишити відповідь

Ваша e-mail адреса не оприлюднюватиметься. Обов’язкові поля позначені *